在Python的数据处理江湖中，`np.tile`和`np.stack`是两位实力派高手！今天，咱们就来聊聊它们的绝技。😎
首先登场的是`np.tile`，它就像一位复制大师，能将数组按照指定维度重复排列。比如，你有一个数组 `[1, 2]`，想让它变成 `[[1, 2], [1, 2]]`，只需 `np.tile([1, 2], (2, 1))` 就能搞定！🎯
接着是 `np.stack`，它的作用是将多个数组沿新轴合并，像是给数据穿上一层新的盔甲。假设你有两个形状相同的数组 `[1, 2]` 和 `[3, 4]`，使用 `np.stack(([1, 2], [3, 4]), axis=0)` 后，就能得到 `[[1, 2], [3, 4]]` 的新形态。⚔️
这两招在数据分析与机器学习中极为实用，快去实践一番吧！💪 Python Numpy 数据分析
标签：
免责声明：本文由用户上传，如有侵权请联系删除！