😊 numpy中stack()的方法的作用

在Python的数据分析领域，`numpy`是一个不可或缺的工具库。其中，`stack()`方法是用于组合多个数组的重要函数之一。简单来说，`stack()`可以将不同维度的数组沿指定轴堆叠起来，形成一个新的数组。✨

例如，假设你有两个一维数组 `[1, 2, 3]` 和 `[4, 5, 6]`，如果使用 `stack()` 沿着新的轴（axis=0）进行堆叠，结果会变成一个二维数组：

```

[[1, 2, 3],

[4, 5, 6]]

```

这使得数据处理更加灵活，尤其是在需要整合多组数据时非常实用。💡

与常见的 `concatenate()` 或 `vstack()` 不同，`stack()` 的独特之处在于它能创建新轴，而不仅仅是拼接已有内容。因此，无论是在机器学习中处理多维特征，还是在图像处理中叠加多层数据，`stack()` 都能大显身手。🚀

掌握这一功能，可以让你的数据分析效率提升不止一点点！💪