首先是ZIP函数的解释，ZIP函数用于多个矩阵的合并
Zip函数会将两个矩阵对应元素组成一个元组，而各元组又作为最后形成的列表的元素
因此需要进行进一步矩阵运算时，需要将列表再转换成矩阵的形式
代码如下：
x1=np.array([1,2,3,1,5,6,5,5,6,7,8,9,7,9])
x2=np.array([1,3,2,2,8,6,7,6,7,1,2,1,1,3])
x=np.array(zip(x1,x2)).reshape(len(x1),2)
在此再介绍几个其他的矩阵合并函数：
1、numpy下的concatenate函数
np.concatenate((A,B),axis=1) 可以得到一个形如[A B]的矩阵
而axis=0时，可以得到一个行为A+B行列为A列的矩阵（这里用mathtype打出来的公式显示不出来……各位理解什么意思就好）
2、
numpy下的vstack和hstack函数
>>> a =np.ones((2,2))
>>> b =np.eye(2)
>>>print np.vstack((a,b))
[[ 1. 1.]
[ 1. 1.]
[ 1. 0.]
[ 0. 1.]]
>>>print np.hstack((a,b))
[[ 1. 1. 1. 0.]
[ 1. 1. 0. 1.]]
这两个函数是深拷贝，即
>>> c =np.hstack((a,b))
>>>print c
[[ 1. 1. 1. 0.]
[ 1. 1. 0. 1.]]
>>>a[1,1] = 5
>>>b[1,1] = 5
>>>print c
[[ 1. 1. 1. 0.]
[ 1. 1. 0. 1.]]
改变a,b中的值并无法改变c中的元素值
关于深拷贝的概念可以参考网上的内容
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然后是关于python编程中逗号的使用
首先来看一下编程中遇到的情况
一开始不理解这里plt1,中逗号的意义在哪里，但确实这个逗号在这里起到的很大的作用，我在此处又设了一个同样的plt2然后输出两者的类别属性进行比较，结果如下：
可以看到有没有逗号会影响变量属性
通过查找了解到plot函数返回的是一个线的列表，当只有一条直线时，结果是一个长度为1的列表，通过添加逗号可以得到列表的第一个元素。且此用法只有列表元素数为1时才可以使用。
此外，还在网络上得到了其他有关逗号的简单使用方法。
一、首先逗号可以用于表示一个变量类型为元组类型
运行结果为
二、逗号在输出语句print中的使用:
例子:
>>> for i inrange(0,5): ... print i ... 0 1 2 3 4 >>> for i in range(0,5): ... print i, ... 0 1 2 3 4
很明显 print语句默认的会在后面加上换行 加了逗号之后换行就变成了空格
本文部分参考以下博客：
http://blog.csdn.net/gzhouc/article/details/44120979
