导读 在数据处理和机器学习中，我们经常需要对矩阵进行操作，比如增加行或列。这不仅能够帮助我们扩展数据集，还能更灵活地调整模型输入维度。那
在数据处理和机器学习中，我们经常需要对矩阵进行操作，比如增加行或列。这不仅能够帮助我们扩展数据集，还能更灵活地调整模型输入维度。那么如何用Python实现这一功能呢？让我们一起来看看吧！
首先，确保你已经导入了NumPy库：`import numpy as np` 📦。假设你有一个二维数组（矩阵），例如 `matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])`，想要在这个矩阵后面添加一行 `[5, 6]` 或者在下面新增一列 `[7, 8]`，该如何操作呢？
添加新行：
```python
new_row = np.array([[5, 6]])
updated_matrix = np.vstack((matrix, new_row))
```
这样，你的矩阵就成功多了一行！👏
添加新列：
```python
new_col = np.array([[7], [8]])
updated_matrix = np.hstack((matrix, new_col))
```
是不是很简单？😄
通过这些基础操作，你可以快速修改矩阵结构，满足不同需求。无论是数据分析还是算法调试，掌握这些技能都能让你事半功倍！🌟
