Numpy重塑/重新堆叠？

Numpy是一个Python库，用于科学计算和数据分析。它提供了一个强大的多维数组对象和一系列用于操作数组的函数。在Numpy中，重塑（reshape）和重新堆叠（stack）是常用的操作。

1. 重塑（reshape）：重塑是指改变数组的形状，而不改变数组中的元素数量。通过reshape函数，可以将一个数组转换为指定形状的新数组。例如，将一个一维数组重塑为二维数组，或者将一个二维数组重塑为三维数组等。重塑操作在数据分析和机器学习中经常用于数据预处理和特征工程。
2. 重新堆叠（stack）：重新堆叠是指将多个数组按照指定的轴方向堆叠在一起，生成一个新的数组。通过stack函数，可以在指定轴上将多个数组堆叠成一个新的数组。重新堆叠操作在数据分析和机器学习中常用于合并数据集、构建特征矩阵等。

Numpy提供了以下相关函数和方法来实现重塑和重新堆叠操作：

1. reshape函数：用于将数组重塑为指定形状的新数组。可以通过指定新数组的维度来改变数组的形状。例如，将一个一维数组重塑为二维数组：new_array = np.reshape(old_array, (rows, cols))。
2. stack函数：用于将多个数组按照指定轴方向堆叠在一起，生成一个新的数组。可以通过指定轴参数来控制堆叠的方向。例如，将两个一维数组按行堆叠成一个二维数组：new_array = np.stack((array1, array2), axis=0)。

Numpy的重塑和重新堆叠操作在数据处理、图像处理、信号处理等领域具有广泛的应用场景。例如，在图像处理中，可以使用重塑操作将图像数据从一维数组转换为二维数组，方便进行像素级的操作和分析。在机器学习中，可以使用重新堆叠操作将多个特征矩阵合并成一个更大的特征矩阵，用于训练模型。

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