1: [X,Y]=meshgrid(x, y)
meshgrid 本质上是记录一个区域内所有点坐标的方法
X 记录区域中所有点的 x 坐标
Y 记录区域中所有点的 y 坐标
2: numpy.zeros(x)
numpy.zeros(x) 生成一个 (x,1) 大小的0矩阵
np.zeros(1 + X.shape[1])
3：.shape
X 是一个矩阵， X.shape 返回一个列表 [line, row] X.shape[0]表示行数，X。shape[1]表示列数
4： zip(x,y)
合并成一个tuple（元组）列表
看例子就明白了
x = np.array([[1,2], [2,3], [3,4]])# x(3,2)
y = np.array([[1], [2], [3]])# y(3,1)
z = zip(x,y)
for xi, tar in z:
print(xi,'+',tar)
结果
5 ：numpy.dot(X,Y) 或者 X.dot(Y)
矩阵乘法，要求矩阵 X (m,n) Y(n,z)
6 : np.where(condition, value1, value2)
condition 满足时返回 value1 否则 返回 value2
例子
np.where(self.net_input(X) >= 0.0, 1, -1)
7 : numpy.array()
生成数组
例子：
一维(列向量)
x = np.array([1,2,3])
print(x)
print(x.shape)
二维：
x = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
print(x)
print(x.shape)
三维：
x = np.array([[[1,2,3],[2,3,4]],[[3,4,5],[4,5,6]]])
print(x)
print(x.shape)
8 ：.sum() // .max()// .mean()// .std() // .min()
对数组 求和，最大，平均，标准差，最小值
9 ： 数组切片
举例
X2[0:20:,0]
提取X2的第 0 到第 20 行 全部的第 0 列数据
10 ： pandas 抓取 DataFrame 的数据的函数
pandas.read_csv(url/filename, hearder=)
df = pd.read_csv(filename,header=None)# 返回一种DataFrame结构文件,DataFrame，pandas中的一种数据结构
print(df.tail()) # 验证是否读取正确
.iloc（）
df.iloc[0:100,4] 读取前100行的序号为4（第5列数据）
y = np.hstack((y1,y2)) # 水平追加 一维数组
X = np.vstack((x1,x2)) #竖直追加 对多维数组
