介绍
Python在计算中常常需要从文件中读入数据，数据文件可能包括注释、缺省值（默认值）和空行等，文件中的列可以是按照固定宽度对齐或者由一个、多个分隔符分开，而且，文件可能有描述性的首行和脚注等，导致实际使用Python的文件和字符串操作时难于处理和分析。
numpy中提供了多个从文件中读入数据的函数，最简单的为np.loadtxt，可以处理多种情况，复杂的有np.genfromtxt，可以更好的处理缺失值和脚注信息等
保存和读取文件
可以使用np.save直接以二进制方式写入numpy数组到文件中：
np.save( ' 文件名.npy' , 数组 ) #其中.npy可以省略，会默认扩展名为.npy
然后使用np.load载入存入的数组数据：
x = np.load('文件名.npy') #此时.noy扩展名必须加上
np.loadtxt
np.loadtxt函数的原型为
其中dtype指定各列的类型
comments：忽略文件中以此符号为开头的
delimiter：列与列之间的分隔符
converters：可以指定列的类型，转换为指定的类型
skiprows：跳过指定的行，默认为0
usecols：哪些列需要读取，列的索引序列
unpack：缺省范围一个多维数组，指定为true，将每列返回一个不同的变量
ndim：返回的矩阵至少有多少维度，单维轴将被压缩
