##import matplotlib.pyplot as plt

##import numpy as np

##

### 坐标轴位置变化

##

##plt.xlim(-5,5)

##plt.ylim(-4,4)

##

##

###

##ax = plt.gca()

##ax.spines["right"].set_color("none")

##ax.spines["top"].set_color("none")

##ax.xaxis.set_ticks_position("bottom")

##ax.yaxis.set_ticks_position("left")

##ax.spines["bottom"].set_position(("data",1))

##ax.spines["left"].set_position(("data",1))

###plt.show(block="False")

##

##

###numpy

##

##

##a= np.array([2,3,4],dtype=np.int32)

##print(a.dtype)

##

##a = np.zeros((3,4))

##b = np.ones((3,4))

##c = np.empty((4,5))

##d = np.arange(10,21,2)

##

##d2= np.linspace(0,12,12)

##e = d2.reshape((3,4))

##

##

##print(e)

##

##

###numpy array

##

##

##a = np.array([[1,1],

##              [0,1]])

##b = np.arange(4).reshape((2,2))

##

##c=a*5                 #各对应元素相乘

##c_dot_1 = np.dot(a,b) #矩阵相乘方法1

##c_dot_2 = a.dot(b)    #矩阵相乘方法2

##

##A= np.arange(2,14).reshape(3,4)

##aa = np.cumsum(A)#累加

##bb = np.diff(A)

##

##print(aa)

##print(bb)

##print(np.nonzero(A))

##

##A = np.arange(14,2,-1).reshape(3,4)

##b = np.clip(A,5,9)#数组中所有大于9的数都变成9，所有小于5的数都变成5

##print(b)

##

##print(A.flatten())  #变成只有一行

##for item in A.flat:

##    print(item)

##

##

###numpy  矩阵合并

##A = np.array([1,1,1])

##B = np.array([2,2,2])

##C = np.vstack((A,B)) #vertical stack

##D = np.hstack((A,B)) #horizontal stack

##print(D)

##

##E = A[np.newaxis,:]#在现有维度加了一个维度

##print(E.shape)

##C = np.concatenate((A,B,B,A),axis=0)#指定在哪一个维度合并

##

##

###numpy 矩阵分割

##A = np.arange(12).reshape(3,4)

##B = np.split(A,2,axis=1)

##C = np.array_split(A,3,axis=1) #不等分割

##

##E = np.vsplit(A,3)   #纵向分割

##F = np.hsplit(A,2)

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###深拷贝

##a = [1,2,3,4]

##b = a.copy()  #deep copy

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