机器学习常常需要fake数据，或者进行数据预处理，numpy是python科学计算的一把利器。
- numpy 官方手册，支持字母检索
常用方法：
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生成数据：
- arange： 生成一定范围内的数据
- ones_like：生成与参数维度相同的数据
- random模块：随机相关
- np.random.shuffle：给一个ndarray做洗牌
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数学计算：
- exp：自然指数
- sum：求和
- numpy.linalg.norm：求模
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数据修改：
- delete：从一个列表中删除
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数据格式化：
- vstack：转为纵向向量