Python基础
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a[::-1]：翻转列表
解释：
a[i:j:s]， 当s<0时 ，i缺省时，默认为-1. j缺省时，默认为-len(a)-1
所以a[::-1]相当于 a[-1:-len(a)-1:-1]，也就是从最后一个元素到第一个元素复制一遍。所以你看到的是倒序输出。
numpy相关
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newaxis
np.newaxis在使用和功能上等价于None，可以看作是None的一个别名
可以理解为新增了一个所有值都为空的维度。
从上图可以看出，
newaxis
给x新增了一个
Y-axis
，使得
x
从
(3, )
变成了
(3,1)
。
- 索引多维数组的某一列时返回的是一个行向量
综合以上两点，当我们需要在索引列时返回列结构，可以用如下方式：
所以如果要实现第2列和第4列的拼接可以用如下写法:
其中hstack为horizontal stack（水平拼接），还有vstack为‘vertical stack’(竖直拼接)。
当然，最简单的方式还是使用切片：
- 复制和视图
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b = a
按址传递，b指向a的地址，改变某一个的指另一个也会改变。
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numpy.view()
可以完全对应于数据库里的视图。所以，当b = a.view()，改变a或者b的值另一个也会改变，但是改变b的shape时，'a’的shape不变。
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numpy.copy()
当
b = a.copy()
时，
b
为一份独立的拷贝。
