np.linspace(1, 10 , 10)

這個函式的使用是：取1到10之間的數。並且每個顯示10個數字。

引數一： 1  ----- >>> 取值的開始數字

引數二：10 ----- >>> 取值的最大值

引數三：10 ----->>> 取10個數字

Result：[ 1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.  9. 10.]

同理，換個引數

np.linspace(1 , 10 , 5) --- >>> Result : [ 1.    3.25  5.5   7.75 10.  ]

np.newaxis 該函式主要是用來增加維度

[np.newaxis,:]      橫向增加維度

[: ,np.newaxis]     縱向增加維度

np.r_

這個函式讓我理解不透，但是根據顯示的結果發現了一些規律

np.r_[2 : 6 , 0 , 4] 

----- >>> [2 3 4 5 0 4]

該API我的理解是：顯示2-6之間的數字，並且最後增加0 和 4 兩個數字

陣列進行分割  np.hsplit

假設有個二維陣列  [2 , 8]

m = np.array([

                            [8. , 8. , 3. , 9. ,0. , 4. , 3. , 0. ],
                            [0. , 3. , 2. , 9. ,6. , 4. , 5. , 7.]

                        ])

A：平均切割這個陣列

np.hsplit(m , 2)

---- >>> 

陣列（1）                                                       陣列（2）

[                                                                        [

    [8. , 8. , 3. , 9.],                                                   [0. , 4. , 3. , 0. ],

    [0. , 3. , 2. , 9. ]                                                   [6. , 4. , 5. , 7.]

]                                                                         ]

B：根據陣列下標切分

np.hsplit(m , (2 , 4) 以 下標 == 2 和下標 == 4作為兩個分割符，將該陣列分成三部分

------>>>>>

       陣列（1）                                            陣列（2）                                              陣列（3）

   [                                                                 [                                                          [

       [8., 8.],                                                          [3., 9.],                                              [0., 4., 3., 0.],
       [0., 3.]                                                            [2., 9.]                                              [6., 4., 5., 7.]

  ]                                                                  ]                                                           ]
 

一維陣列的擷取

m = np.array([8. , 5. , 3. , 9. ,0. , 4. , 3. , 0. ])
#print(m)
print(m[1:4])
# [5. , 3. , 9.]