1、二维矩阵的重塑和转置

b = a.reshape(3,2) //将元素数为3*2=6的矩阵a重塑为3行2列的矩阵b
c = b.transpose(2,0,1) //c为a的转置

2、高维矩阵的重塑和转置

b = a.reshape(3,2,4) //将元素数为3*2*4=24的矩阵a重塑为三维为（3,2,4）的矩阵b
c = b.transpose(2,0,1) //高维矩阵的转置，2、0、1分别对应第1维、第3维、第2维，即原来在(2,3,1)位置的元素被房子在(1,2,3)位置上
d = b.swapaxes(2,1) //将b的第2维和第3维置换，生成新数组d

3、广播

如果两个数组 a 和 b 形状相同，即满足 a.shape == b.shape，那么 a*b 的结果就是 a 与 b 数组对应位相乘。这要求维数相同，且各维度的长度相同。

广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式， 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。

a = np.array([[ 0, 0, 0],
                     [10,10,10],
                     [20,20,20],
                     [30,30,30]])
b = np.array([1,2,3])
print(a+b)
bb = np.tile(b, (4, 1)) //b在竖向上重复4次，得到4次重复行，横向上重复1次，得到1次重复列，生成新数组bb
print(a + bb) //a+bb等于a+b