NumPy 支持比 Python 更多种类的数值类型。 下表显示了 NumPy 中定义的不同标量数据类型。
[('age', 'i1')]
[10 20 30]
[('abc', 21, 50.0), ('xyz', 18, 75.0)]
每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码：
[[1, 2] [3, 4] [5, 6]]
[[[ 0, 1, 2] [ 3, 4, 5] [ 6, 7, 8] [ 9, 10, 11]] [[12, 13, 14] [15, 16, 17] [18, 19, 20] [21, 22, 23]]]
[1 2 3]
[1 2 3]
[(1, 2, 3) (4, 5)]
原始数组是： [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]
修改后的数组是： 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55
原始数组是： [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]
原始数组的转置是： [[ 0 20 40] [ 5 25 45] [10 30 50] [15 35 55]]
修改后的数组是： 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55
C风格是横着顺序
F风格是竖着的顺序
原始数组是： [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]
修改后的数组是： [[ 0 10 20 30] [ 40 50 60 70] [ 80 90 100 110]]
第一个数组： [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]
第二个数组： [1 2 3 4]
修改后的数组是： 0:1 5:2 10:3 15:4 20:1 25:2 30:3 35:4 40:1 45:2 50:3 55:4
原始数组： [[0 1 2 3] [4 5 6 7]]
调用 flat 函数之后： 5
原数组： [[0 1 2 3] [4 5 6 7]]
展开的数组：默认是A [0 1 2 3 4 5 6 7]
以 F 风格顺序展开的数组： [0 4 1 5 2 6 3 7]
原数组： [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]]
转置数组： [[ 0 4 8] [ 1 5 9] [ 2 6 10] [ 3 7 11]]
不放回取样：从列表ori中不放回地取n个数
通过这种操作，我们可以获得一个二维列表的子集：
（如果这个二维列表是图的邻接矩阵，那么就是对图进行随机采样，获得一个图的子图）
首先要注意，"+" 操作对于list和numpy.array是完全不同的
python 中的list，"+"代表拼接:
在numpy.array中，"+"代表矩阵相加
keepdim指的是维度不变，常在sum中使用。如：
会发现，keepdim之后还是二维的
这里要注意，pytorch和numpy里max()函数的返回值是不同的
pytorch:
也就是说，max(1)代表求第一维的最大值，对于二维数组来说，就是求纵向的最大值，然后，第一个返回值是最大值所形成数组，第二个返回值是最大值所在的索引。这一个技巧在机器学习的分类任务中很常用，比如我们的分类任务是把数据分成m类，那么最终我们模型的输出是m维的，对于n个样本就是n*m，如果要判断我们的模型最终的分类结果，就是找n个样本里，每个样本m维输出的最大值索引，代表样本是这个类的可能性最大。我们可以方便地用这种方式找到最大值地索引：
其中test_out是模型输出，predict_y则是分类结果
另外一点要注意的是，numpy与pytorch不同，numpy的max()只有一个返回值：
也就是说，numpy.max()不会返回最大值所在的索引
