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Numpy 中导入数据方式有多种，其中函数之一为 genfromtxt ，genformtxt 相对其他函数有自己的优势和劣势，
- 劣势：相对其它函数数据加载慢，从数据读入到返回需要两个迭代循环，第一个迭代将文件中每一行转化为一个字符串序列，第二个循环迭代对每个字符串序列指定合适的数据类型；源于这两个迭代原因，相对其它函数会慢一点；
- 优势：更灵活，数据加载时会能够处理丢失数据，例如对某些 missing_values 做一些数据填充，或将某一列数据从一中形式转化为另一种形式；
函数语法如下：
genfromtxt(fname，dtype，comments，delimiter，skipd_header，skip_fonter，converters，missing_values，filling_values，usecols，names, autostrip，**kwarg)
-
fname -> str/list /IO Object 等等，表示数据源；文件路径，字符串列表、StringIO 对象都可；
-
dtype -> dtype，最终数组的数据类型；
-
comments -> str，注释标识符，加载时会自动忽略位于注释标识符后面的字符串；
-
delimiter -> str/int/sequence，分割符，加载时来分割字符串，比较常见的就是逗号，也可以指定 int 整形表示每一个元素最大宽度；也可以是字符列表，表示分割符可为多个字符；
-
skip_header -> int，数据加载时跳过文件头部的字符行数；
-
skip_footer -> int，数据加载时跳过文件尾部字符串行数；
-
converters -> variable，可以是字典形式也可以是 lambda 函数，表示将某一种数据格式转化为另一种数据格式；
-
missing_values -> variable，指定数组中 missing value；
-
filling_values -> variable，指定 filling_values，来替代 missing_value；
-
usercols -> sequence，指定需读取的列数， 0 表示第一列，-1 为最后一列；
上面列举出各参数基本用法后，下面将针对里面每个参数，结合实例详细介绍其用法
fname 参数
入的 fname 是以 gz 结尾的话，读取时会在加载数据之前自动解压，但较为常见的都是 txt 文本
delimiter参数
当 delimiter 为字符时，表示分割符，元素以分割符进行分割
>>> data = u"1, 2, 3\n4, 5, 6"
>>> np.genfromtxt(StringIO(data), delimiter=",")
array([[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.]])
当 delimiter 表示整数元组时，代表每一列所在元素最大宽度；如下定义了每一列元素最大宽度分别为4，3，2；
>>> data = u" 1 2 3\n 4 5 67\n890123 4"
>>> np.genfromtxt(StringIO(data), delimiter=3)
array([[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 67.],
[ 890., 123., 4.]])
>>> data = u"123456789\n 4 7 9\n 4567 9"
>>> np.genfromtxt(StringIO(data), delimiter=(4, 3, 2))
array([[ 1234., 567., 89.],
[ 4., 7., 9.],
[ 4., 567., 9.]])
autostrip 参数
对于每行字符串用 分割符分割后，得到的单个元素可能会含有一些制表符或空格等标识符；autostrip 参数设为 True，元素中的空格标识符会被自动删除~
>>> data = u"1, abc , 2\n 3, xxx, 4"
>>> # Without autostrip
>>> np.genfromtxt(StringIO(data), delimiter=",", dtype="|U5")
array([['1', ' abc ', ' 2'],
['3', ' xxx', ' 4']], dtype='<U5')
>>> # With autostrip
>>> np.genfromtxt(StringIO(data), delimiter=",", dtype="|U5", autostrip=True)
array([['1', 'abc', '2'],
['3', 'xxx', '4']], dtype='<U5')
comments 参数
comments表示注释标识符，指定后注释标识符所在行后面的字符会被自动省略，如下：
>>> data = u"""#
... # Skip me !
... # Skip me too !
... 1, 2
... 3, 4
... 5, 6 #This is the third line of the data
... 7, 8
... # And here comes the last line
... 9, 0
... """
>>> np.genfromtxt(StringIO(data), comments="#", delimiter=",")
array([[1., 2.],
[3., 4.],
[5., 6.],
[7., 8.],
[9., 0.]])
skip_header，skip_footer
读取数据时，可能前几行后者后几行的数据我们不需要，此时设定 skip_header、skip_footer 参数即可，例如读取时 想过滤数据列表中 前三行、后五行数据，此时参数设定时 skip_header=3，skip_footer=5 即可
>>> data = u"\n".join(str(i) for i in range(10))
>>> np.genfromtxt(StringIO(data),)
array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.])
>>> np.genfromtxt(StringIO(data),
... skip_header=3, skip_footer=5)
array([ 3., 4.])
usecols
usecols 参数来指定只读取数据中指定的列，与数组索引用法相似，下面是只提取原数据中第一列和最后一列数据：
>>> data = u"1 2 3\n4 5 6"
>>> np.genfromtxt(StringIO(data), usecols=(0, -1))
array([[ 1., 3.],
[ 4., 6.]])
converters
converters 用来对数组中一些数据进行格式替换，以字典形式定义 key 表示需要数据转化的列索引，value 为转换函数，下面实例中将百分比转化为浮点型
>>> data = u"1, , 3\n 4, 5, 6"
>>> convert = lambda x: float(x.strip() or -999)
>>> np.genfromtxt(StringIO(data), delimiter=",",
... converters={1: convert})
array([[ 1., -999., 3.],
[ 4., 5., 6.]])
missing_values，filling_values
读取的数据中一般出现缺失值，而这些缺失值有时对最终分析结果影响很大，我们需要做的就是将这些缺失值用某些值来代替，这里就需要用到 missing_values 、filling_values ，前者标记缺失值，后者对missing_values 进行填充 ，
例如下面的实例，分别将 0，1，2 列数据中的 ‘N/A’、空格、‘???’ 替换为 0，0，-999；
>>> data = u"N/A, 2, 3\n4, ,???"
>>> kwargs = dict(delimiter=",",
... dtype=int,
... names="a,b,c",
... missing_values={0:"N/A", 'b':" ", 2:"???"},
... filling_values={0:0, 'b':0, 2:-999})
>>> np.genfromtxt(StringIO(data), **kwargs)
array([(0, 2, 3), (4, 0, -999)],
dtype=[('a', '<i8'), ('b', '<i8'), ('c', '<i8')])