1.Numpy数组索引为None
None并不指代数组中的某一维，None用于改变数组的维度。例如data的shape为(3,3)，则data[:,None]的shape是(3,1,3)，data(:,:,None)的shape是(3,3,1)。容易看出None就是在指定位置添加一维，且这个维度的数目是1。这样数据总数并不会变化，只是数据维度发生变化。
2.copy.deepcopy()
首先直接上结论：
—–深复制，即将被复制对象完全再复制一遍作为独立的新个体单独存在。所以改变原有被复制对象不会对已经复制出来的新对象产生影响。
—–而等于赋值，并不会产生一个独立的对象单独存在，他只是将原有的数据块打上一个新标签，所以当其中一个标签被改变的时候，数据块就会发生变化，另一个标签也会随之改变。
—–而浅复制要分两种情况进行讨论：
1）当浅复制的值是不可变对象（数值，字符串，元组）时和“等于赋值”的情况一样，对象的id值与浅复制原来的值相同。
2）当浅复制的值是可变对象（列表和元组）时会产生一个“不是那么独立的对象”存在。有两种情况：
第一种情况：复制的 对象中无 复杂 子对象，原来值的改变并不会影响浅复制的值，同时浅复制的值改变也并不会影响原来的值。原来值的id值与浅复制原来的值不同。
第二种情况：复制的对象中有 复杂 子对象 （例如列表中的一个子元素是一个列表），如果不改变其中复杂子对象，浅复制的值改变并不会影响原来的值。 但是改变原来的值 中的复杂子对象的值 会影响浅复制的值。
3.Python中axis的理解
4.median frequency balancing
以np.amax为例，axis=0表示沿着行去最大值，列方向的维度则保持不变；axis=1表示沿着列方向去最大值，行方向的维度保持不变。