range函数
a = range(10)
# range(0, 10)
输出：（打印出来的不是一个列表，而是一个生成器）。
a = list(range(10))
# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
b = list(range(4,10))
# [4, 5, 6, 7, 8, 9]
a = tuple(range(10))
# (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
b = tuple(range(4,10))
# (4, 5, 6, 7, 8, 9)
numpy.reshape（重塑）
给数组一个新的形状而不改变其数据
numpy.reshape(a, newshape, order=’C’)
参数：
a：array_like要重新形成的数组。
newshape：int或tuple的整数 新的形状应该与原始形状兼容。如果是整数，则结果将是该长度的1-D数组。
一个形状维度可以是-1。在这种情况下，从数组的长度和其余维度推断该值。
order：{'C'，'F'，'A'}可选 使用此索引顺序读取a的元素，并使用此索引顺序将元素放置到重新形成的数组中。
'C'意味着使用C样索引顺序读取/写入元素，最后一个轴索引变化最快，回到第一个轴索引变化最慢。
'F'意味着使用Fortran样索引顺序读取/写入元素，第一个索引变化最快，最后一个索引变化最慢。
注意，'C'和'F'选项不考虑底层数组的内存布局，而只是参考索引的顺序。
'A'意味着在Fortran类索引顺序中读/写元素，如果a 是Fortran 在内存中连续的，否则为C样顺序。
返回
reshaped_array：ndarray
如果可能，这将是一个新的视图对象;
否则，它将是一个副本。注意，不能保证返回数组的内存布局（C-或Fortran-连续）。
