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为神经网络传输数据做基础铺垫，numpy下简单的数据批量处理
import numpy as np
#按正态生成10000个形状为2×3的矩阵
dtrain=np.random.randn(10000,2,3)
print(dtrain.shape)
#打乱数据
np.random.shuffle(dtrain)
#定义批量大小每次取100个数据
Size=100
#批量处理
for i in range(0,len(dtrain),Size):
Summ=np.sum(dtrain[i:i+Size])
print("第{}批次数据之和:{}".format(i,Summ))
'''
(10000, 2, 3)
第0批次数据之和:26.49447752406962
第100批次数据之和:24.052763692714066
第200批次数据之和:23.6419531558277
第300批次数据之和:9.412336488408954
第400批次数据之和:-31.86758477999811
第500批次数据之和:21.752780692075113
第600批次数据之和:8.565969269660279
第700批次数据之和:33.4207423190755
第800批次数据之和:-12.455956124039592
第900批次数据之和:-0.5163444303211513
第1000批次数据之和:17.763702545437376
第1100批次数据之和:-27.03398370115299
第1200批次数据之和:-7.234044690585902
第1300批次数据之和:41.3840759532053
第1400批次数据之和:7.117508523342067
第1500批次数据之和:28.378811895614792
第1600批次数据之和:-29.69237081122395
第1700批次数据之和:-1.952040448177744
第1800批次数据之和:23.543604919762835
第1900批次数据之和:-7.12690549343491
第2000批次数据之和:19.37566041460927
第2100批次数据之和:-23.95820928805025
第2200批次数据之和:3.706367583275238
第2300批次数据之和:13.220344758601616
第2400批次数据之和:-26.897299680880636
第2500批次数据之和:10.253679302985967
第2600批次数据之和:19.931751978308252
第2700批次数据之和:8.181091153340112
第2800批次数据之和:-4.447432562677884
第2900批次数据之和:-26.798751415494074
第3000批次数据之和:-3.971981781985315
第3100批次数据之和:40.36112314407324
第3200批次数据之和:22.503252421962635
第3300批次数据之和:1.630716149310146
第3400批次数据之和:-22.734929203744294
第3500批次数据之和:10.159640536528208
第3600批次数据之和:6.511975470523703
第3700批次数据之和:10.61757514340746
第3800批次数据之和:-1.6622517729183102
第3900批次数据之和:24.93533248814287
第4000批次数据之和:-43.7490678627876
第4100批次数据之和:38.17550840908617
第4200批次数据之和:5.6629291136767
第4300批次数据之和:3.3154914721830853
第4400批次数据之和:2.4952842726971554
第4500批次数据之和:7.22505823593097
第4600批次数据之和:14.612468409842416
第4700批次数据之和:-3.4570259272400516
第4800批次数据之和:1.9071674153889369
第4900批次数据之和:14.836304046600002
第5000批次数据之和:-7.691510442588413
第5100批次数据之和:-8.371461438339354
第5200批次数据之和:-8.834449565164412
第5300批次数据之和:-21.092839372618606
第5400批次数据之和:3.670851633797355
第5500批次数据之和:-7.779898335921521
第5600批次数据之和:-32.67583424581643
第5700批次数据之和:41.83330436110245
第5800批次数据之和:49.54549400780117
第5900批次数据之和:-38.46476340552493
第6000批次数据之和:12.785335243921903
第6100批次数据之和:20.801839363402234
第6200批次数据之和:12.869572589465562
第6300批次数据之和:-48.40095384070443
第6400批次数据之和:-25.826595700081477
第6500批次数据之和:7.629353706730002
第6600批次数据之和:21.784934666572692
第6700批次数据之和:2.6827276482568294
第6800批次数据之和:-18.188040860765383
第6900批次数据之和:-12.832503756600335
第7000批次数据之和:15.938015821552376
第7100批次数据之和:1.8234243406609538
第7200批次数据之和:-42.64088544412559
第7300批次数据之和:1.2285036732678307
第7400批次数据之和:8.904172136586869
第7500批次数据之和:7.907519619984567
第7600批次数据之和:-2.3842628247321875
第7700批次数据之和:-25.023211195376984
第7800批次数据之和:16.48234898715167
第7900批次数据之和:-11.84823747628539
第8000批次数据之和:20.801499451515426
第8100批次数据之和:16.50583022863549
第8200批次数据之和:-9.216131248604412
第8300批次数据之和:-19.769575614589357
第8400批次数据之和:29.40993320255915
第8500批次数据之和:30.227900021391612
第8600批次数据之和:-0.38074255127734347
第8700批次数据之和:-22.65194341990408
第8800批次数据之和:-2.57711811812303
第8900批次数据之和:15.451797706563282
第9000批次数据之和:9.49181559451043
第9100批次数据之和:-33.51550446793489
第9200批次数据之和:-17.27160098628101
第9300批次数据之和:23.06479331687786
第9400批次数据之和:-29.06621749310999
第9500批次数据之和:21.474110861927965
第9600批次数据之和:6.768515580505774
第9700批次数据之和:7.124082219271134
第9800批次数据之和:-37.33632084995011
第9900批次数据之和:-35.008444351019186
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