python中有一个很好用的库，是numpy。大部分的时候，我们都会使用

import numpy as np

在进行机器学习过程中，都需要读取数据，但自己经常会忘记里面的参数，每次都要查，比较麻烦，所以自己记录一下。

np.loadtxt()适合.txt文件和.csv文件。但是它默认读取float类型的值。如果遇到float和字符串类型都有的值。它会报出错误
ValueError: could not convert string to float

那么这种情况下，你有两种做法：

第一种：写一个转换函数
比如：鸢尾花数据集
前面四个是float类型，最后一个是字符串类型的。这里可以写一个转换函数

def iris_type(s):
  it = {'Iris-setosa': 0, 'Iris-versicolor': 1, 'Iris-virginica': 2}
  return it[s]

读取的时候这样读

data = np.loadtxt(path, dtype=float, delimiter=',', converters={4: iris_type})

这样就可以避过这个问题
那么如果不同的字符串太多，根本不能像转换函数那样一一列出，那应该怎么办呢？
那就要用到下一种方法。参照我下一篇博客
pd.read_csv（）的用法

好了，现在介绍一下numpy库里面的loadtxt()函数里面的一些参数
loadtxt(fname, dtype=<class 'float'>, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0)

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。

numpy的dtype类型：
默认float
字符串类型:str