1. numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0)：连接多个数组。其中(a1,a2,...)为数组的序列，给出了待连接的数组，它们沿着axis指定的轴连接。
   • 所有的这些数组的形状，除了axis轴之外都相同

2. numpy.split(ary, indices_or_sections, axis=0)用于沿着指定的轴拆分数组ary。indices_or_sections指定了拆分点：

• 如果为整数N，则表示平均拆分成N份。如果不能平均拆分，则报错
• 如果为序列，则该序列指定了划分区间（无需指定最开始的0起点和终点）。如[1,3]指定了区间：[0,1],[1,3],[3:]

而numpy.array_split(ary, indices_or_sections, axis=0)的作用也是类似。唯一的区别在于：当indices_or_sections为整数，且无法平均拆分时，并不报错，而是尽可能的维持平均拆分。

3. numpy.transpose(a, axes=None)：重置轴序。如果axes=None，则默认重置为逆序的轴序（如原来的shape=(1,2,3)，逆序之后为(3,2,1)）。如果axes!=None，则要给出重置后的轴序。它获得的是原数组的视图。 numpy.swapaxes(a, axis1, axis2)：交换指定的两个轴axis1/axis2。它获得是原数组的视图。