##1.应该选择哪种图形（函数）来呈现数据
#*`matplotlib.plot(x,y)` 折线图
#*`matplotlib.bar(x,y)` 柱状图
#*`matplotlib.scatter(x,y)` 散点图
#*`matplotlib.hist(x,y)` 直方图
##2.利用前端来展示图
#*ECharts
#*plotly 可视化图形的github
##3.numpy
#`numpy`:注重数值计算，科学计算的基础库，多用于大型、多维数组的数值运算
(24,)是一维数组；（24，1）是二维数组
`广播原则`：如果两个数组的后缘纬度（trailing dimension），即从末尾开始算起的维度的轴长度相符或其中一方的长度为1，则认为他们是广播兼容的。
广播会在缺失和（或）长度为1的维度上进行。
`CSV(Comma-Separated)`:逗号分隔值文件
np.loadtxt(...):从csv读取数据
def loadtxt(fname, dtype=float, comments='#', delimiter=None,
converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False,
ndmin=0, encoding='bytes', max_rows=None):
`fname`: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，默认是np.float()
`delimiter`:分隔字符串，默认是空格，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的数组变量，False读入数据只写入一个数组变量，默认False
#二维数组的转置：`t.transpose()` `t.swapaxes(1,0)` `t.T`
#数组取第一行和第三行 `print(a[[1,3]])`
#取多行和多列 `t2[2:5,1:4]`
#取多个不相邻的点`t2[[0,2],[0,1]]` 取出来的是（0,0）和（2,1）两个点