前言
机器学习中使用np.loadtxt()可以高效的导入数据，np.loadtxt()适合.txt文件和.csv文件。但是它默认读取float类型的值。
1.np.loadtxt()读取txt文件
1-1 基础参数
- numpy.loadtxt(
- fname, dtype=, comments='#',
- delimiter=None, converters=None,
- skiprows=0, usecols=None,
- unpack=False, ndmin=0)
1-2 参数详解
fname要读取的文件、文件名、或生成器。
dtype数据类型，默认float。
comments注释。
delimiter分隔符，默认是空格。
skiprows跳过前几行读取，默认是0，必须是int整型。
usecols要读取哪些列，0是第一列。例如，usecols = （1,4,5）将提取第2，第5和第6列。默认读取所有列。
unpack如果为True，将分列读取。
1-3 应用示例
文件的存储路径为:'./data.txt'， 文件内容如下：
1-3-1 fname
fname可以是文件的路径也可以是要读取的文件。
- #根据文件名直接读取
- data = np.loadtxt('./data/data.csv')
1-3-2 dtype
dtype默认为np.float32类型，也可以设置为其他类型，比如int。设置为其他dtype时需要考虑数据本身的类型。
- #设置dtype
- data = np.loadtxt('./data/data.csv',dtype=np.float32)
- #设置dtype
- data = np.loadtxt('./data/data.csv',dtype=int)
1-3-3 comments
comment的是指, 如果行的开头为comment的值，那在读取时就会跳过该行。示例代码中comment = '1',则在读取数据时，会跳过开头为1的行。
data = np.loadtxt('./data.txt',dtype = int,comments='1')
1-3-4 delimiter
delimiter是分隔符，默认是空格。
data = np.loadtxt('./data.txt',dtype = int,comments='1',delimiter=' ')
我们改变一下数据，将数据中的分隔符改为','之后再重新读取。
data = np.loadtxt('./data.txt',dtype = int,delimiter=',')
1-3-5 skiprows
skiprows跳过前几行读取，默认是0，必须是int整型。skiprows = 2则表示跳过前两行读取数据。
data = np.loadtxt('./data.txt',dtype = int,delimiter=',',skiprows=2)读取数据时，设定 skiprows = 2，则将前两行跳过，从第三行开始读取。
1-3-6 usecols
usecols要读取哪些列，0是第一列。例如，usecols = （1,4,5）将提取第2，第5和第6列。默认读取所有列。
读取第2列数据。
data = np.loadtxt('./data.txt',dtype = int,delimiter=',',usecols = 1)
读取第2，6，9列数据。
data = np.loadtxt('./data.txt',dtype = int,delimiter=',',usecols =(1,5,8))
1-3-7 unpack
unpack如果设置为Ture，将分列读取，类似于矩阵的转置。
未设置之前，数据读取时是以行为单位进行读取。
设置unpack=Ture之后再次读取，矩阵的列变为了行。
1-2 np.loadtxt()读取csv文件
读取csv文件与读取txt文件的参数一致，需要注意的是csv文件的分隔符一般是“,”并且含有表头，所以需要使用delimiter=','作为分隔符，以及使用skiprows=1跳过表头。
原始csv文件内容：
- #根据data_path读取文件内容
- train_XY = np.loadtxt(data_path, delimiter=',', skiprows = 1,dtype=np.float32)
