numpy的reshape()函式，order=c代表橫著讀寫，order=f代表豎著讀寫。其中-1代表的是自動計算行數或者列數。鳶尾花資料報括150行4列，分別是花萼長度、寬度、花瓣長度、寬度。
train_test_split()將矩陣隨即劃分為訓練子集和測試子集，並且返回劃分好的訓練集樣本標籤和測試集樣本標籤。
格式：x_train,x_test,y_train,y_test=cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.3, random_state=0)
主要引數：
train_data: 被劃分的樣本特徵集
train_traget: 被劃分的樣本標籤
test_size: (0,1)間的浮點數表示樣本佔比，整數則表示樣本數量
random_state:隨機數種子。
a = np.unique(a)
對於一維陣列或者列表，unique函式去除其中重複的元素，並按元素由小到大返回乙個新的無元素重複的元組或者列表。
c,s=np.unique(b,return_index=true)
return_index=true表示返回新列表元素在舊列表中的位置，並以列表形式儲存在s中。
a,s,p=np.unique(a,return_index=true, return_inverse=true)
return_inverse=true 表示返回舊列表元素在新列表中的位置，並以列表形式儲存在p中
函式作用是可以新增數字、或者列表或者元素等
numpy.random.choice(a, size=none, replace=true, p=none)
從a中，按照size的shape提取樣本。
其中a若是array，則抽樣元素，若是整數，則從np.arange(a)中抽樣（即[0,a）)
replace
引數的作用，是決定重複抽樣還是不重複抽樣。
當replace=true（預設模式）時，則為可重複抽樣
當replace=false）時，則為不重複抽樣
另外注意，想要不重複抽樣，需要配合size引數使用，並在1次抽樣中完成，而不能是多次
import numpy as np
a = np.arange(10)
print('a=', a)
print('
可重複抽樣：', np.random.choice(a, size=10))
print('
不可重複抽樣：', np.random.choice(a, size=10, replace=false)) # size>10時會報錯
執行結果如下：
a= [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
可重複抽樣： [3 8 3 1 4 0 1 9 8 2]
不可重複抽樣： [4 1 7 3 8 0 9 2 6 5]
1,8,7,6,4,9,7,0,8,3, 8
：concatenate功能：陣列拼接 9
：numpy.argmax(array, axis) 用於返回乙個numpy陣列中最大值的索引值。當一組中同時出現幾個最大值時，返回第乙個最大值的索引值。
image.shape[0], 垂直尺寸
image.shape[1], 水平尺寸
image.shape[2], 通道數
transform：基於現有的物件規則，標準化新的引數。
x[:,0]是numpy中陣列的一種寫法，表示對乙個二維陣列，取該二維陣列第一維中的所有資料，第二維中取第0個資料，直觀來說，x[:,0]
就是取所有行的第0個資料, x[:,1] 就是取所有行的第1個資料。
fisher y,koltun v.multi-scale context aggregation by dilated convolution[c]//international conference on learning representations (iclr) 2016.
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部分函式介紹（）
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pandas部分函式簡單介紹
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