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

**Redimensionnement** et **empilement** des tableaux `NumPy` consistent à modifier la **forme** ou la **taille** d'un tableau ou à fusionner plusieurs tableaux en un seul. `NumPy` propose une variété de fonctions à ces fins, telles que:
- **`reshape()`**: Modifie la forme d'un tableau sans changer ses données;
- **`resize()`**: Change la taille d'un tableau vers une nouvelle configuration, ce qui peut entraîner l'ajout ou la suppression d'éléments;
- **`vstack()`**: Empile verticalement les tableaux (par lignes) pour former un tableau unique;
- **`hstack()`**: Empile horizontalement les tableaux (par colonnes) pour créer un seul tableau;
- **`concatenate()`**: Joint les tableaux selon un axe spécifié;
- **`stack()`**: Superpose les tableaux le long d'un nouvel axe, ajoutant ainsi une dimension.

Dans ce projet, nous explorerons les fondamentaux de NumPy, en découvrant ses fonctionnalités principales et en révélant les raisons de son impact significatif sur le calcul scientifique. En comprenant son architecture et ses capacités, nous saisirons pourquoi il est considéré comme un outil essentiel pour les data scientists, chercheurs et développeurs travaillant dans le domaine de l'analyse de données, du machine learning, et au-delà.

Dans ce projet, nous allons plonger dans les fondamentaux de NumPy, explorer ses fonctionnalités principales et découvrir les raisons de son impact significatif sur le calcul scientifique.

Restructuration et Empilement

Solution

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