1.tile(A, reps):

　　A是一個類似list的類型，reps是重復操作的指令 ，根據reps的不同去完成不同的重復

　　有點像tensorflow中的shape維度操作。

　　如果reps=（2，3）那說明A的第一維度重復2次 第二維度重復三次。

　　

Examples
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>>> a = np.array([0, 1, 2])
>>> np.tile(a, 2)
array([0, 1, 2, 0, 1, 2])
>>> np.tile(a, (2, 2))
array([[0, 1, 2, 0, 1, 2],
       [0, 1, 2, 0, 1, 2]])
>>> np.tile(a, (2, 1, 2))
array([[[0, 1, 2, 0, 1, 2]],
       [[0, 1, 2, 0, 1, 2]]])

>>> b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> np.tile(b, 2)
array([[1, 2, 1, 2],
       [3, 4, 3, 4]])
>>> np.tile(b, (2, 1))
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [1, 2],
       [3, 4]])

>>> c = np.array([1,2,3,4])
>>> np.tile(c,(4,1))
array([[1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4]])

2.argsort(a, axis=-1, kind=‘quicksort‘, order=None)

　　argsort返回的是索引值 index

　　

One dimensional array:

>>> x = np.array([3, 1, 2])
>>> np.argsort(x)
array([1, 2, 0])

　　由上圖可知，axis=0就是第一維，也就是列排序。axis=1就是第二維 也就是行排序。

python_numpy的一些method