numpy高级应用

• reshape重塑数组
• ravel 拉平数组
• concatenate 最一般化的连接，沿一条轴连接一组数组

  # print(np.concatenate([arr1,arr2],axis = 0))
  # print(np.concatenate([arr1, arr2], axis = 1))
  # print(np.vstack((arr1, arr2)))
  # print(np.hstack((arr1, arr2)))

• vstack, row_stack 以面向行的方式对数组进行堆叠（沿轴0）
• hstack, 以面向行的方式对数组进行堆叠（沿轴1）
• column_stack 类似于hstack，但是会先将一维数组转换为二维列向量。
• dstack 以面向“深度”的方式对数组进行堆叠（沿轴2）
• split 沿指定轴在指定的位置拆分数组

  arr = np_random.randn(5, 5)
  #5*5数组被拆分为三个数组 第一个形状是1,5 其余 2,5
  first, second, third = np.split(arr, [1, 3], axis = 0)
  
  first, second, third = np.split(arr, [1, 3], axis = 1)

• hsplit, vsplit, dsplit split的便捷化函数，分别沿着轴0、轴1和轴2进行拆分。

r_ 与 c_堆叠的数组

arr = np.arange(6)
arr1 = arr.reshape((3, 2))
arr2 = np_random.randn(3, 2)
print(arr1,arr2 )
print(np.c_[arr1, arr2])
print(np.c_[1:6,-10:-5])