Summary  
This chapter covers methods for reshaping arrays with functions like reshape() and resize(), and for combining arrays using vstack(), hstack(), concatenate(), and stack() to adjust dimensions and merge data structures.

General domain of usage  
Numerical computing

**Umformen** und **Stapeln** von `NumPy`-Arrays beinhalten das Ändern der **Form** oder **Größe** eines Arrays oder das Zusammenführen mehrerer Arrays zu einem einzelnen Array. `NumPy` bietet eine Vielzahl von Funktionen für diese Zwecke, wie zum Beispiel:
- **`reshape()`**: Verändert ein Array in eine neue Form, ohne dessen Daten zu ändern;
- **`resize()`**: Ändert die Größe eines Arrays in eine neue Form, was zur Hinzufügung oder Entfernung von Elementen führen kann;
- **`vstack()`**: Stapelt Arrays vertikal (zeilenweise), um ein einzelnes Array zu bilden;
- **`hstack()`**: Stapelt Arrays horizontal (spaltenweise), um ein einzelnes Array zu erstellen;
- **`concatenate()`**: Verbindet Arrays entlang einer bestimmten Achse;
- **`stack()`**: Ordnet Arrays entlang einer neuen Achse an, wodurch eine Dimension hinzugefügt wird.

In diesem Projekt werden wir uns eingehend mit den Grundlagen von NumPy beschäftigen, seine zentralen Funktionen erkunden und die Gründe für seinen bedeutenden Einfluss auf das wissenschaftliche Rechnen aufdecken. Durch das Verständnis seiner Architektur und Möglichkeiten werden wir begreifen, warum es als unverzichtbares Werkzeug für Datenwissenschaftler, Forscher und Entwickler im Bereich der Datenanalyse, des maschinellen Lernens und darüber hinaus gilt.

In diesem Projekt werden wir die Grundlagen von NumPy erkunden, seine Kernfunktionen untersuchen und die Gründe für seinen bedeutenden Einfluss auf das wissenschaftliche Rechnen aufdecken.

Umformen und Stapeln

Lösung

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