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【工程实践】np.loadtxt()读取数据(工程实践指的是)
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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 fnamefname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 dtypedtype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dtypedata = np.loadtxt('./data/data.csv',dtype=np.float32)#设置dtypedata = np.loadtxt('./data/data.csv',dtype=int) 1-3-3 commentscomment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 delimiterdelimiter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 skiprowsskiprows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 usecolsusecols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 unpackunpack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)上一篇：【运筹优化】带时间窗约束的车辆路径规划问题（VRPTW）详解 + Python 调用 Gurobi 建模求解(运筹最优化方法有哪些)
