for i in range(data.shape[2]):来个简单例子解释一下

当我们在处理NumPy数组或其他类似的数据结构（如Pandas DataFrame的列数较多的三维数据）时，`for i in range(data.shape[2])` 这样的循环结构通常用于遍历数组的第三个维度（假设data是一个三维数组，其中shape的第一个元素通常是行数，第二个元素是列数，第三个元素是深度）。这里`data.shape[2]`获取的是数组的最后一个轴长度。

举个简单的例子：

import numpy as np

# 创建一个3维数组，代表一个RGB图像
data = np.zeros((5, 5, 3))
data[:, :, 0] = [[r * 1 for r in range(5)] for _ in range(5)]
data[:, :, 1] = [[g * 1 for g in range(5)] for _ in range(5)]
data[:, :, 2] = [[b * 1 for b in range(5)] for _ in range(5)]

# 遍历每个像素的RGB通道
for i in range(data.shape[2]):
    print(f"当前处理的是第{i+1}通道（R、G或B）的值")
    for j in range(data.shape[1]):
        for k in range(data.shape[0]):
            print(f"({k}, {j})位置的值: ({data[k, j, i]:.2f}, ..., {data[k, j, i]:.2f})")