1、python列表推导式与条件赋值
这些东西，恰好自己之前都总结过，感觉很心灵相通
（1）for和if结合或单独应用在列表
2、python匿名函数与map方法
（2）匿名函数遵循只用一次的原则，跟with思想很像，用完就撤，匿名函数很广，所以也更结构化 — lambda 输入:输出
（3）map映射只是简略掉了for i in xx_list: state，而是讲state整合到func里，直接映射到xx_list
map像是前两者的总结，从列表处理角度，这个func可以是lambda生成，也能不映射直接for循环配合if判决直接搞定
好了，说到这里，你会不会疑惑，为什么要这样？一个for循环不就解决了，嗯是的，但是你应该知道for循环是低效的，而且并不推荐（虽然确实简单而且很多人包括我还在这样写），参照下面这个文章：https://mp.weixin.qq.com/s/ShwczLnnqpl-iSA2jnP4yQ
3、zip对象与enumerate方法
zip就相当于concat一下，这样检索到的就是每个样本，也就是拥有这两个特征值，这很科学，真的，在后面会很有用，可能你说在dataframe很容易，但如果不在pandas里呢？
enumerate通常和zip一起，就是额外多了一个index
4、numpy学知必会
精髓在于ndarray数据格式，tensor是从这里借鉴而来的，但tensor既有dataframe添加维度的自由，由几乎涵盖ndarray的科学计算方式，同时还能放到cuda自动更新梯度，嗯，你就说吧，tensor该不该流行起来！
