在Python的数据分析世界里，`numpy` 是一款不可或缺的工具。而其中的 `np.newaxis` 函数更是隐藏的小技巧之一。简单来说，`np.newaxis` 可以帮助我们改变数组的维度！🧐 它就像是一位魔术师，在数据的维度之间自由穿梭。

例如，当你有一个一维数组 `[1, 2, 3]`，使用 `np.newaxis` 后，它可以轻松变成二维数组 `[[1], [2], [3]]` 或者行向量 `[[1, 2, 3]]`。这种灵活性在矩阵运算中非常实用，尤其是在处理机器学习或深度学习任务时。🚀

想象一下，当你需要将一个向量与另一个矩阵相乘时，`np.newaxis` 就能完美解决维度不匹配的问题。它像是一位桥梁，让数据间的操作更加顺畅。💡

所以，下次当你遇到维度问题时，不妨试试这个小技巧吧！✨ Python NumPy 数据分析