Python中矩陣擴(kuò)張是指在給定矩陣的基礎(chǔ)上，添加行或列以擴(kuò)大矩陣的大小。在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，經(jīng)常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行矩陣擴(kuò)張以便于進(jìn)行更復(fù)雜的運(yùn)算和分析。幸運(yùn)的是，Python提供了一些簡(jiǎn)單的技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)矩陣擴(kuò)張。

# 以numpy為例
import numpy as np
# 為給定的矩陣添加新行
matrix = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
new_row = np.array([7,8,9])
matrix = np.vstack([matrix, new_row])
print(matrix)
# 為給定的矩陣添加新列
matrix = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
new_col = np.array([[7], [8]])
matrix = np.hstack([matrix, new_col])
print(matrix)

在上面的代碼中，我們使用了numpy的vstack和hstack函數(shù)來將新的行和列添加到原有矩陣中。這些函數(shù)將原有矩陣和新的行或列作為參數(shù)，并返回一個(gè)新的擴(kuò)張過的矩陣。

除了上面的方法，Python還提供了其他的矩陣擴(kuò)張方式，如使用Pandas庫中的concat函數(shù)等。無論采用哪種方法，矩陣擴(kuò)張對(duì)于處理數(shù)據(jù)非常重要，可以讓數(shù)據(jù)更容易地進(jìn)行分析和建模。