numpy相关tricks

1. numpy.array 过滤nan元素：
   array 中有时计算出nan元素，会影响最终结果。nan元素来源于’0除’等类似原因，利用 np.nan != np.nan 为 True 的性质，检测如下：
   .>>> import numpy as np
   .>>> a = np.array([1, np.nan, 3, 4, np.nan, 6])
   .>>> a
   array([ 1., nan, 3., 4., nan, 6.])
   .>>> np.count_nonzero(a != a)

2. numpy.array 数组索引：
   .>>>a2=np.array([[1,1,1],[3,3,3],[3,3,8]],dtype=’int32’)
   .>>>a1=np.array([2,1,1],dtype=’int32’)
   .>>>a2[a1]
   array([[3, 3, 8], [3, 3, 3], [3, 3, 3]], dtype=int32)

3. numpy.array 增加维度：
   numpy中包含的newaxis可以给原数组增加一个维度
   np.newaxis放的位置不同，产生的新数组也不同
   .>>> x = np.random.randint(1, 8, size=5)
   .>>> x
   array([4, 6, 3, 6, 5])
   .>>> x1 = x[np.newaxis, :]
   .>>> x1
   array([[4, 6, 3, 6, 5]])
   .>>> x2 = x[:, np.newaxis]
   .>>> x2
   array([[4], [6], [3], [6], [5]])