一，Numpy中几个常用的函数
1 numpy.random.rand(d0,d1,...,dn)
生成一个（d0,d1,...,dn）维的数组，数组的元素取自[0,1)上的均分布，若没有参数输入，则生成一个数。
2 numpy.random.rand(d0,d1,...,dn)
randn函数返回一个或一组样本，具有标准正态分布。
dn表格每个维度
返回值为指定维度的array
3 numpy.random.randint(low, high = None, size = None, dtype = 'I')
返回随机整数，范围区间为[low,high），包含low，不包含high
参数：low为最小值，high为最大值，size为数组维度大小，dtype为数据类型，默认的数据类型是np.int
high没有填写时，默认生成随机数的范围是[0，low)
4 numpy.argsort(a, axis = -1,kind = 'quicksort' ,order = None)
功能: 将矩阵a按照axis排序，并返回排序的下标
参数: a:输入矩阵， axis:需要排序的维度
返回值: 输出排序后的下标
5
numpy.where(conition,x,y)
--满足条件(condition), 输出x, 不满足输出y。
numpy.where(condition)
--输出满足条件 （即非0）元素的坐标 （等价于numpy.nonzero）。这里的坐标以tuple的形式给出，通常原数组有多少维，输出的tuple中就包含几个数组，分别对应符合条件元素的各维坐标。
6 numpy.random.random()
返回0到1之间的浮点数
7 numpy.random.choice() 从给定的一维数组中随机采样的函数。
参数：numpy.random.choice(a,size = None,replace = True, p = None)
a : 如果是一维数组，就表示从这个一维数组中随机采样；如果是int型，就表示从0到a-1这个序列中随机采样。
size : 采样结果的数量，默认为1。可以是整数，表示要采样的数量；也可以为tuple，如（m,n,k），则要采样的数量为m*n*k, size为(m,n,k)。
replace : boolean型，replace指定为True时，采样的元素会有重复；当replace指定为False时，采样不会重复,默认为True。
p : 一个一维数组，制定了a中每个元素采样的概率，若为默认的None，则a中每个元素被采样的概率相同。
二，数组形状调整
1，多维数组降为一维数组numpy.ravel()
类型: numpy模块
语法: np.ravel(A, ' T ' )
参数: (1): A是多维数组 (2): ' T ' 代表按行优先， 为默认值；
' F ' 代表按列优先。
返回值: 一维数组。将多维数组A按行或者按列，降为一维数组。
ravel() 和 flatten() 都是将多维数组降位一维，flatten() 返回一份新的数组，且对它所做的修改不会影响原始数组.
2 给予数组一个新的形状，而不改变它的数据numpy.reshape(a,newshape)
输入参数：
a：将要被重塑的类数组或数组
newshape：整数值或整数元组。新的形状应该兼容于原始形状。如果是一个整数值，表示一个一维数组的长度；如果是元组，表示新数组的行和列数，一个元素值可以为-1，此时该元素值表示为指定，此时会从数组的长度和剩余的维度中推断出。
即：如果在shape变换中一个维度设为-1，那么这一个维度包含的元素数将会被自动计算。
例：
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