np.loadtxt()的参数delimiter

`np.loadtxt()`函数是numpy库中用于从文本文件中加载数据的函数，它的`delimiter`参数指定了数据文件中不同数据之间的分隔符，默认情况下，`delimiter`参数的值为`None`，表示数据文件中的分隔符是空格或制表符。如果数据文件中的分隔符是其他字符，比如逗号或分号，就需要通过`delimiter`参数指定。例如，如果数据文件中的分隔符是逗号，就可以将`delimiter`参数设置为`,`。示例代码如下：

import numpy as np

# 从逗号分隔的文件中读取数据
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')

# 打印数据
print(data)

这段代码将从名为`data.csv`的文件中读取数据，文件中的数据以逗号分隔，使用`delimiter=','`参数指定了分隔符。读取的数据将存储在`data`变量中，并通过`print()`函数打印出来。

相关问题

grd = np.loadtxt(name, delimiter=" ").reshape((1, 64, 64)) iv = np.loadtxt(label, delimiter=" ").reshape((40, 64, 64))是什么意思

这段代码是使用NumPy库中的loadtxt函数，将两个文件中的数据加载进来，并进行了reshape操作，把数据变成了1个形状为(1, 64, 64)的数组和40个形状为(64, 64)的数组。其中name和label是文件路径，delimiter指定文件中数据的分隔符。具体关于NumPy的知识可以参考相关教程。

data = np.loadtxt(fname=path, dtype=np.float32, delimiter=';', skiprows=1)

这是一个使用NumPy库中的`loadtxt`函数来加载数据的代码片段。代码中的`fname`参数是数据文件的路径，`dtype`参数指定数据类型为`np.float32`，`delimiter`参数指定分隔符为分号（`;`），`skiprows`参数指定跳过第一行（标题行）。

请注意，这是一个示例代码，实际使用时需要根据数据文件的具体情况进行适当的调整。