sum之前的numpy数组扩展

是指对numpy数组进行求和操作之前的扩展操作。

在numpy中，可以通过多种方式对数组进行扩展，以满足不同的需求。下面是几种常见的numpy数组扩展方式：

1. 数组转置：通过transpose函数或者T属性，可以将数组的行和列进行交换，实现数组的转置操作。转置可以用于数据重塑、特征提取等应用场景。
2. 数组重塑：通过reshape函数，可以改变数组的形状，将多维数组重新组织为不同形状的数组。重塑操作常用于数据预处理、数据变换等任务。
3. 数组拼接：通过concatenate函数或者vstack、hstack、dstack等函数，可以将多个数组按照不同的维度进行拼接。拼接操作可以用于数据合并、数据扩展等应用场景。
4. 数组扩维：通过newaxis属性或者expand_dims函数，可以在数组的指定位置插入新的维度，实现数组的扩维操作。扩维可以用于数据广播、维度匹配等任务。
5. 数组复制：通过copy函数或者使用切片操作，可以创建数组的副本，以避免原始数组的修改。复制操作常用于数据备份、数据处理中的中间结果保存等场景。
6. 数组排序：通过sort函数或者argsort函数，可以对数组进行排序操作。排序可以按照不同的维度和排序规则进行，用于数据排序、排名等任务。
7. 数组去重：通过unique函数，可以对数组进行去重操作，得到数组中唯一元素的集合。去重操作常用于数据清洗、数据统计等应用。
8. 数组填充：通过fill函数或者使用索引操作，可以将数组的指定位置填充为指定的数值。填充操作用于数据缺失值处理、异常值处理等场景。

总结起来，对于sum之前的numpy数组扩展，可以根据具体需求使用不同的扩展操作，如数组转置、数组重塑、数组拼接、数组扩维、数组复制、数组排序、数组去重、数组填充等。

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