Numpy.loadtxt函式的使用

從函式名的字面意義上理解，該函式用於從文字檔案中載入資料到numpy陣列。
參照書籍《Python Data Analysis》(中譯名：《python 資料分析》)中3.2節的示例，意圖對csv檔案進行資料匯入時出現錯誤。

data = np.loadtxt("hjy.csv",delimiter=',',skiprows=2,unpack=True)

 產生該錯誤的原因是loadtxt函式的引數中的dtype引數預設為float，而當被處理的csv檔案範圍中存在‘空值’、‘字串’時，便會
出現這個異常，因此確認單元格中的值型別是很重要的，如果你用notepad++檔案開啟，你就會發現你所需要處理的資料裡，
數值和字串是混著的，那麼出現異常也就能理解了。

因此我們需要做一些預處理：

1. 對於不必要的表頭，使用skiprows引數跳過不處理，即使它們是字串也不會產生影響；
2. 對於字串的列，使用usecols引數指定要處理的列，這樣也可以避免處理字串列；
3. 對於資料值的域，使用查詢替換將所有的空值替換成0

對於資料型別的定義，有時根據需要的值型別、值範圍，自己指定會更合適，使用引數dtype

因此對於如下資料表：

使用如下語句避開字串行列的干擾：

data = np.loadtxt("hjy.csv",dtype=np.int16,delimiter=',',
                  skiprows=2,usecols=(2,),unpack=True)
 

其中usecols可以這樣賦值：

usecols=(x for x in range(1,6))