np.loadtxt函数只能读取纯文本文件，如果文件中包含其他类型的数据（如日期、布尔值等），则需要使用其他的函数进行读取和处理。

是的，你说得对。`np.loadtxt`函数只能读取纯文本文件，文件中包含的数据必须都是数字或字符串类型。如果文件中包含其他类型的数据，如日期、布尔值等，就需要使用其他的函数进行读取和处理。

对于含有日期数据的文件，可以使用`pandas`库中的`read_csv`函数来读取和处理。`read_csv`函数可以自动识别日期格式，并将其转换为日期类型。以下是一个读取含有日期数据的CSV文件的例子：

import pandas as pd

# 读取文件
data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'])

# 输出前5行数据
print(data.head())

在上面的例子中，`data.csv`文件中包含了日期数据，我们使用`pd.read_csv`函数将其读取成一个`DataFrame`对象，并将`date`列解析为日期类型。然后，我们使用`head`函数输出`DataFrame`对象的前5行数据。

对于含有布尔值等其他类型数据的文件，可以使用`numpy`库中的`loadtxt`函数来读取和处理。`loadtxt`函数可以指定读入文件时使用的数据类型，以便正确地解析文件中的数据类型。以下是一个读取含有布尔值数据的文件的例子：

import numpy as np

# 定义数据类型
dtype = np.dtype([('name', 'S10'), ('age', 'i4'), ('gender', '?')])

# 读取文件
data = np.loadtxt('data.txt', dtype=dtype)

# 输出前5行数据
print(data[:5])

在上面的例子中，我们首先定义了一个包含3个字段的数据类型`dtype`，其中第一个字段为字符串类型，第二个字段为整数类型，第三个字段为布尔类型。然后，我们使用`np.loadtxt`函数将文件读取成一个结构化的`ndarray`对象，并使用切片输出前5行数据。