【sklearn常用的函数】
【pairwise_distances_argmin】
语法：
示例：
k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers，axis=1)
X.shape：（3000,2）；k_means_cluster_centers.shape：（3,2）
k_means_labels.shape：（3000，）
返回结果是X中的每一行与k_means_cluster_centers中的每一行的沿axis=1的距离，最小的k_means_cluster_centers的序号
k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers，axis=0)k_means_labels.shape：（3，）
返回结果“像是”k_means_cluster_centers中的每一行对应X中最小距离的行数
为了验证如上假设：
pairwise_distances_argmin(k_means_cluster_centers, X, axis=1)
pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers,axis=0)
两个调用的返回一致，都是：
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【sort】
语法：
示例：
mbk_means_cluster_centers = np.sort(mbk.cluster_centers_, axis=0)
mbk.cluster_centers_：shape：（3,2）
mbk.means_cluster_centers：
