np.loadtxt用法

`numpy.loadtxt()`函数是一个用于读取文本文件的函数，它可以将文本文件中的数据读取到一个numpy数组中。该函数的一般形式如下：

numpy.loadtxt(fname, dtype=<class 'float'>, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0, encoding='bytes', max_rows=None)

其中，参数的含义如下：

- `fname`：需要读取的文件名或者文件路径。
- `dtype`：指定读取数据的类型，默认为`float`类型。
- `comments`：指定注释符号，默认为`#`。
- `delimiter`：指定分割符号，默认为任意空格。
- `converters`：指定将字符串转换为数字的函数，默认为`None`。
- `skiprows`：指定跳过的行数，默认为0。
- `usecols`：指定读取哪些列，默认为全部。
- `unpack`：指定是否将读取的数据转置，默认为`False`。
- `ndmin`：指定返回数组的最小维度，默认为0。
- `encoding`：指定文件的编码方式，默认为`bytes`。
- `max_rows`：指定读取的最大行数，默认为`None`，即读取全部行。

下面是一个读取文本文件的示例代码：

import numpy as np

# 读取文本文件
data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',')

print(data)

其中，`data.txt`文件的内容如下：

1,2,3
4,5,6
7,8,9

运行上述代码，输出结果如下：

array([[1., 2., 3.],
       [4., 5., 6.],
       [7., 8., 9.]])

从输出结果可以看出，`np.loadtxt()`函数将`data.txt`文件中的数据读取到一个numpy数组中，并且自动将数据转换为`float`类型。在读取数据时，使用了逗号作为分隔符。