- 函数简介
（1）完整形式
numpy.genfromtxt(fname, dtype=<type 'float'>, comments='#', delimiter=None, skip_header=0, skip_footer=0, converters=None, missing_values=None, filling_values=None, usecols=None, names=None, excludelist=None, deletechars=None, replace_space='_', autostrip=False, case_sensitive=True, defaultfmt='f%i', unpack=None, usemask=False, loose=True, invalid_raise=True, max_rows=None)
（2）常用参数
∙ \bullet ∙fname：顾名思义，就是文件名（文件的路径）
∙ \bullet ∙delimiter：str,int,or sequence,optional.他是分割值，即表示你的数组用什么来分割。
∙ \bullet ∙usecols：即选择读哪几列，在讲文件读入代码的时候，我们通常是将属性集读为一个数组，此时它就派上用场了
∙ \bullet ∙dtype：表明将numpy array中的元素改为哪种类型
2.例子
（1）原始数据没有行名和列名
①用pandas内置函数来读取数据
可以看到如果原始信号没有行名和列名的话用pandas内置函数来读取数据的话会将数据的第一行当作数据的列名，造成了数据的丢失。
②np.genfromtxt()函数来读取
可以不丢失数据且直接读取为numpy array数据
（2）原始数据既有行名又有列名
①用pandas内置函数来读取数据
③选择要读取的列
④将numpy array中的元素改为’str’类型
Original: https://blog.csdn.net/comli_cn/article/details/112136055
Author: comli_cn
Title: 如何将.csv文件数据直接读取为numpy array型数据（np.genfromtxt()函数）
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