一、数组的轴
在numpy中数组的轴可以理解为方向，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（如shape（2，2）），有0轴和1轴，对于一个三维数组（如shape（2，2，3）），有0，1，2轴。
对于二维数组：axis = 0表示列；axis = 1表示行。
如下图所示：
对于三位数组来说：axis = 0表示shape（2，2，3）中的第一个2，可以理解为有几块，几个维度；axis = 1表示列；axis = 2表示行。
示例代码如下：
import numpy as np
b = np.random.randint(0, 5, [3, 3, 4]) # 创建一个三维数组，数字范围为（0，5）
print(b)
print(b.max(axis=0)) # 沿着维度方向的最大值
print(b.max(axis=1)) # 列的最大值
print(b.max(axis=2)) # 行的最大值输出结果如下：
二、numpy读取数据
让numpy读取CSV文件（Comma - Separated Value）逗号分隔值文件 。
显示：表格状态
源文件：换行和都好分割行列的格式化文本，每一行的数据表示一条记录。
在numpy中通过np.loadtxt（frame.dtype = np.float.delimiter = None,skiprows = 0,usecols = None, unpack = False）读取文件。
其中：frame为文件名，也就是文件所在的文件夹路径。
dtype：数据类型，选择CSV的字符串以什么数据类型读入到数组中，默认np.float
delimiter：分割字符串，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。（用于转置）
我们将CSV文件放在子目录下，示例代码如下：
import numpy as np
us_file_path = "US_video_data_numbers.csv"
uk_file_path = "GB_video_data_numbers.csv"
t1 = np.loadtxt(us_file_path, delimiter=",", dtype="int")
print(t1)
print("分割线---------------------分割线")
t2 = np.loadtxt(us_file_path, delimiter=",", dtype="int", unpack=True)
print(t2)
输出结果如下所示：
通过unpack对文件内容进行了转置，即行与列互相调换。
2.1 数组进行转置的三种方法
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，目的也是更方便的去处理数据。
1）通过transpose对数组进行转置（数组.transpose（））：
2）通过数组.T对数组进行转置。
3）以二维数组为例，通过数组.swaoaxes（1，0）轴进行交换。
示例代码如下所示：
import numpy as np
t = np.arange(24).reshape(4, 6)
print(t)
print("第一种方法")
print(t.transpose())
print("第二种方法")
print(t.T)
print("第三种方法")
print(t.swapaxes(1, 0))
输出结果如下所示：
