我下载了证券交易所数据并将其存储在.txt文件中。它看起来像这样：
2014-11-04 09:00:00 79.42 79.6 79.42 79.6
2014-11-04 09:00:01 79.6 79.6 79.6 79.6
2014-11-04 09:00:02 79.6 79.6 79.6 79.6
2014-11-04 09:00:03 79.6 79.6 79.6 79.6
2014-11-04 09:00:04 79.6 79.6 79.6 79.6
2014-11-04 09:00:05 79.6 79.6 79.6 79.6
2014-11-04 09:00:06 79.6 79.6 79.6 79.6
2014-11-04 09:00:07 79.42 79.42 79.4 79.4
2014-11-04 09:00:08 79.4 79.4 79.4 79.4
2014-11-04 09:00:09 79.4 79.4 79.4 79.4
2014-11-04 09:00:10 79.4 79.4 79.4 79.4
2014-11-04 09:00:11 79.43 79.43 79.43 79.43
2014-11-04 09:00:12 79.43 79.43 79.43 79.43
2014-11-04 09:00:13 79.43 79.43 79.43 79.43
2014-11-04 09:00:14 79.43 79.43 79.43 79.43
2014-11-04 09:00:15 79.43 79.43 79.43 79.43
2014-11-04 09:00:16 79.43 79.43 79.43 79.43
2014-11-04 09:00:17 79.43 79.43 79.43 79.43
2014-11-04 09:00:18 79.43 79.43 79.43 79.43
2014-11-04 09:00:19 79.43 79.43 79.43 79.43
2014-11-04 09:00:20 79.43 79.43 79.43 79.43
2014-11-04 09:00:21 79.43 79.43 79.43 79.43
2014-11-04 09:00:22 79.43 79.43 79.43 79.43
格式为：date | time | open | high | low | close
为了处理更长的时间帧，我想将这些数据加载到一个numpy数组中。
如何使用numpy loadtxt函数将数据存储在具有单独列的数组中，第一列和第二列的格式为日期和时间？
答案 0 :(得分：0)
在numpy中，你可以做类似的事情：
template<typename t>
auto f(const t &x)
-> typename enable_if_undefined<decltype(std::cout << x)>::type;
但是你因为numpy不接受异类数据而陷入困境。
所以看看熊猫，也许......
OR，使用标准python列表：
strData ="""
2014-11-04 09:00:00 79.42 79.6 79.42 79.6
2014-11-04 09:00:01 79.6 79.6 79.6 79.6
2014-11-04 09:00:02 79.6 79.6 79.6 79.6
2014-11-04 09:00:03 79.6 79.6 79.6 79.6
2014-11-04 09:00:04 79.6 79.6 79.6 79.6
""";
import numpy
nNbrColumn = 6;
a = strData.split()
a = numpy.reshape( a, (len(a)/nNbrColumn,nNbrColumn) );