update

numpy.rst

@@ -740,8 +740,8 @@ logspace() 等价于先等差再对元素以底数 base 乘幂：
   >>>
   [  1.   2.   4.   8.  16.  32.]
 
-行列操作
--------------
+行列合并和扩展
+--------------
 
 合并行或列
 ~~~~~~~~~~~~~
@@ -1160,7 +1160,24 @@ A[..., 1] 则是先找到最后一维的元素，然后拿出其中索引为 [1]
    [10]
    [20]]
   
-在获取行时，可以省略二维索引，例如 A[1] 和 A[1, :] 是等价的。
+在获取行时，可以省略二维索引，例如 A[1] 和 A[1, :] 是等价的。可以将行赋值给多个元素：
+
+.. code-block:: python
+  :linenos:
+  :lineno-start: 0
+  
+  A = np.arange(4).reshape(2,2)
+  a,b=A
+  print(a)
+  print(b)
+  
+  >>>
+  [0 1]
+  [2 3]
+  
+  # 以上操作等价于
+  a = A[0]
+  b = A[1]
 
 为任意行列赋值
 ````````````````
@@ -1478,7 +1495,7 @@ reshape
 ::
 
   reshape(a, newshape, order='C')
-  
+
 reshape() 函数对输入数组使用新的 newshape 进行变形，返回新数组，数组元素是原数组引用，不会复制。
 
 使用 reshape() 必须满足原数组的大小和变形后数组大小一致。