python连续选取numpy数组中的多行或多列数据

2019，新的一年，第一次写博客，纪念一下。个人所有博客既是笔记，也是知识分享，如有错误还请指教。Thanks♪(･ω･)ﾉ
问题：
　　最近学习keras使用numpy.loadtxt()导入数据集时，想只导入前面连续的300行。首先，考虑了使用读取文件的read()、readline()方法，但是最多只能够解决读取行的问题，不能够读取多列连续的值。
　　故，还是回到numpy。网上很多都是截取某几行或某几列的数据。
解决方法：
方法一：
　　使用numpy.load()读取为ndarray类型，再转为list类型，通过list[a:b]截取a到b行，再转为ndarray类型。

import numpy as np
a=np.loadtxt("csv.csv",dtype=int,delimiter=',')#加载数据为ndarray
b=list(a)    #转为list
c=b[1:5]     #提取1至5行
d=np.array(c)   #转为ndarray
print(type(a),type(b),type(c),type(d),a,b,c,d,sep="\n——")

方法二：（偶然发现，体会到。。。人生苦短我用python了。。。）
　　使用ndarray[numpy.arange(a,b)]，即可截取a到b行的数据。实际上，这只是将numpy截取的每行连在了一起。截取多列，只需要将该矩阵转置后截取即可，如：ndarray.T[numpy.range(a,b)]。需要注意行列转换的问题。

import numpy as np
a=np.loadtxt("csv.csv",dtype=int,delimiter=',')#加载数据为ndarray
b2=a[np.arange(1,5)]        #提取多行
print('np',b2)

b3=a.T[np.arange(1,5)]     #提取多列，先将矩阵a转置，再提取多行，即提取原矩阵多列
b4=b3.T                    #提取后再将b3转置为列，*重要*
print(b3,"\n---",b4)
#若要提取一个连续矩形区域的多行多列，可用先提取行为一个矩阵后，再提取列的方式
b5=a[np.arange(1,3),np.arange(1,3)]#注，提取的是(1,1)和(2,2)两个坐标点
print("b5",b5)

最后，祝自己，2019，新的一年，有新的征程！！！