np.loadtxt （和 np.genfromtxt )读取这样的文本文件，并生成所需的数组。

a = np.loadtxt(filename)   # or
a = np.loadtxt(filename, dtype=int)

此函数读取每一行，将数字收集到一个列表列表中，并将其转换为末尾的数组。
使用这些函数读取csv文本文件有很多问题。 pandas 有一个更快的版本。 loadtxt 接受任何类似文件的输入 readline -也就是说，一次给出一行的迭代器。
在交互式会话中，我可以定义一个带三个引号的字符串，将其拆分为行，并将该行列表传递给 loadtxt .

In [105]: txt="""1 2 3
4 5 6"""
In [106]: txt=txt.splitlines()
In [107]: np.loadtxt(txt, dtype=int)
Out[107]: 
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
``` `StringIO` 也可以用于此，但真正需要的只是一个简单的字符串列表。你也可以使用 `stdin` :

In [111]: a=np.loadtxt(sys.stdin)
0 1 2
5 6 7

In [112]: a
Out[112]:
array([[ 0., 1., 2.],
[ 5., 6., 7.]])

加载 `a` 以及 `b` 使用不同的列是有效的-只要您使用ctrl d两次。

In [114]: a = np.loadtxt(sys.stdin, usecols=(0,1)); b = np.loadtxt(sys.stdin, usecols=[2])
1 2 3
4 5 6 ^D
2 3 4 5
6 7 8 9 ^D

In [115]: a
Out[115]:
array([[ 1., 2.],
[ 4., 5.]])

In [116]: b
Out[116]: array([ 4., 8.])

虽然我怀疑你真的想填补 `a` 以及 `b` 从同一组线。为此，您在加载后拆分了数组

In [117]: ab = np.loadtxt(sys.stdin)
1 2 3
4 5 6

In [118]: ab
Out[118]:
array([[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.]])

In [119]: a=ab[:,[0,1]]; b=ab[:,[2]]

In [120]: a
Out[120]:
array([[ 1., 2.],
[ 4., 5.]])

In [121]: b
Out[121]:
array([[ 3.],
[ 6.]])