轴（axis）
在numpy中可以理解为方向，使用0，1，2数字……表示，对于一个一维数组，只有一个0轴，对于2维数组（shape（2，2）），有0轴和1轴，对于3维数组（shape（2，2，3）），有0，1，2轴
有了轴的概念之后，我们计算会更加方便，比如计算一个2维数组的平均值，必须指定是计算哪个方向上面的数字的平均值
numpy读取数据
CSV:Comma-SeparatedValue,逗号分隔值文件
显示：表格状态
源文件：换行和逗号分隔行列的格式化文本，每一行的数据表示一条记录
由于csv方便展示、读取和写入，所以很多地方也是用csv的格式存储和传输中小型的数据，为了方便教学，我们会经常操作csv格式的文件，但是操作数据库中的数据也是很容易实现的
np.loadtxt(fname,dtype=np.float,delimiter=None,skiprows=0,usecols=None,unpack=False)
| 参数 | 解释 |
|---|---|
| frame | 文件、字符串或产生器，可以是.gz或bz2压缩文件 |
| dtype | 数据类型，可选，CSV的字符串以什么数据类型读入数组中，默认np.float |
| delimiter | 分隔字符串，默认是任何空格，改为逗号 |
| skiprows | 跳过前x行，一般跳过第一行表头 |
| usecols | 读取指定的列、索引、元组类型 |
| unpack | 如果True，读入属性将分别写入不同数组变量，False读入数据只写入一个数组变量，默认False |
delimiter:指定边界符号是什么，不指定会导致每行数据为一个整体的字符串而报错
dtype：默认情况下对于较大的数据会将其变为科学计数的方式
unpack：默认是False（0），默认情况下，有多少条数据，就会有多少行
????????????????为True（1）的情况下，每一列的数据会组成一行，原始数据有多少列，加载出来的数据
????????????????就会有多少行，相当于转置的效果
numpy中的转置
转置是一种变换，对于numpy中的数组来说，就是在对角线方向交换数据，目的也是为了更方便地去处理数据
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