常见函数说明

numpy.random.shuffle
用途：打乱序列的顺序
用法：numpy.random.shuffle([list,iterable])，返回值为None，直接更改列表的顺序
样例：np.random.shuffle(参数)->np.random.shuffle([1,2,3])
注意：如果参数是二维的数据，则只在第一维度上更改顺序
tensorflow.transpose
用途：用于交换不同维度的值
用法：tensorflow.transpose(input, [dimension1 , dimension2 , dimension3 ...])
样例：new_matrix = tensorflow.transpose(np.arange(20).reshape(5,-1), [1,0])->实现了转置
tensorflow.split
用途：切割张量
用法：tensorflow.split(value, num_or_size_splits, axis=0)
两种切割：以一个20 * 30 * 40的张量my_tensor为例
- 如果num_or_size_splits传入的是一个整数，这个整数代表这个张量最后会被切成几个小张量。此时，传入axis的数值就代表切割哪个维度（从0开始计数）调用tf.split(my_tensor, 2，0)返回两个10 * 30 * 40的小张量。
- 如果num_or_size_splits传入的是一个向量，那么向量有几个分量就分成几份，切割的维度还是由axis决定。比如调用tf.split(my_tensor, [10, 5, 25], 2)，则返回三个张量分别大小为 20 * 30 * 10、20 * 30 * 5、20 * 30 * 25。很显然，传入的这个向量各个分量加和必须等于axis所指示原张量维度的大小 (10 + 5 + 25 = 40)。
np.random.choice
用途：以一定的概率选择元素
用法：np.random.choice(a, size, replace=True, p=None)
从0~a-1中选择元素，size可以为多维，replace为True表示可以重复选择元素，p代表每个元素的概率，默认相等
示例：
```
import numpy as np
a1 = np.random.choice(a=5, size=3, replace=False, p=None)
print(a1) 
a2 = np.random.choice(a=5, size=3, replace=False, p=[0.2, 0.1, 0.3, 0.4, 0.0])
#非一致的分布，会以多少的概率提出来
print(a2)
```

5. np.random.rand

用途：生成一个在0~1之间均匀分布的随机数,
用法：np.random.rand(shape）

6. zipfile.ZipFile.namelist()
用途：读取压缩文件的文件列表
用法：

with zipfile.ZipFile(filename.zip) as f：
	print(f.namelist()) # 输出该压缩文件里的文件列表

7. tf.compat.as_str()

用途：实现python2和python3对字符串处理的兼容性，将bytes或者Unicode的字符串都转换为unicode字符串
用法：tf.compat.as_str(bytes_or_text, encoding='utf-8')

8. array.argsort()

用途：按照数组内的元素从小到大排序，并返回其对应元素在原数组的索引列表
用法：

import numpy as np
w =  np.array([2,3,1])
print(w.argsort()) # 输出为[2,0,1]，其中2对应1在原数组的索引位置，依此类推

9.python的map()函数——map(function , iterable)
用途：第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。
用法：

def square(x):
	return x*x*x
square_list =  map(square, [1,2,3])
# square_list 为 [1,8,27]

参考

https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/53932645
https://blog.csdn.net/uestc_c2_403/article/details/73350498
https://blog.csdn.net/SangrealLilith/article/details/80272346
https://blog.csdn.net/qfpkzheng/article/details/79061601
https://blog.csdn.net/heifan2014/article/details/78953574
https://www.cnblogs.com/alummox/p/7414279.html
https://stackoverflow.com/questions/37689802/what-is-tensorflow-compat-as-str
https://www.cnblogs.com/yyxf1413/p/6253995.html
http://www.runoob.com/python/python-func-map.html

参考

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