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。

相关问题

np.loadtxt("data.txt", delimiter=",") 有哪些传入参数

`np.loadtxt()`函数用于从文本文件中加载数据，并返回一个NumPy数组。以下是`np.loadtxt()`函数的一些常用传入参数：

- `fname`：要加载的文件名或文件路径。
- `dtype`：所需的返回数组的数据类型。默认为`float`。
- `comments`：用于标识注释行的字符。默认为`'#'`。
- `delimiter`：指定分隔符字符或字符串。默认为任何空格字符。
- `skiprows`：指定要跳过的行数。默认为0，即不跳过任何行。
- `usecols`：指定要加载的列索引或范围。默认为`None`，表示加载所有列。
- `unpack`：布尔值，用于指示是否将加载的数组进行解包。默认为`False`。
- `ndmin`：指定返回数组的最小维度。默认为0，即根据数据自动推断维度。
- `encoding`：指定文件的编码方式。默认为`None`，表示使用系统默认编码。

以下是一个示例：

import numpy as np
data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',', dtype=int, skiprows=1, usecols=(0, 1))

上述代码将从名为"data.txt"的文件中加载数据，使用逗号作为分隔符，指定数据类型为整数，跳过第一行，并只加载第一列和第二列。

请注意，这只是一些常用的传入参数，您可以根据具体的需求查阅NumPy官方文档以获取更详细的信息和其他可用参数。

np.loadtxt的使用方法

np.loadtxt是一个NumPy库中的函数，用于从文本文件中加载数据。它可以读取各种格式的文本文件，包括CSV、TSV和TXT等。使用方法如下：

np.loadtxt(fname, dtype=float, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=, usecols=None, unpack=False, ndmin=)

其中，fname是文件名，dtype是数据类型，comments是注释符号，delimiter是分隔符，converters是转换器，skiprows是跳过的行数，usecols是使用的列数，unpack是是否解包，ndmin是数组的最小维数。

例如，读取一个名为data.txt的文本文件，其中数据以逗号分隔，可以使用以下代码：

data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',')

这将返回一个NumPy数组，其中包含从文件中读取的数据。