np.loadtxt读取文本文件报错：无法将字符串'\x00'转换为浮点数

报错里的\x00是ASCII码值为0的空字符，不属于合法的数值文本内容，numpy.loadtxt默认按纯ASCII/UTF-8编码解析文件、尝试把内容转成浮点数时，遇到这个无法识别的字符就会抛出该ValueError。
这类问题在读取实验设备导出的测量数据时非常常见，核心诱因通常是以下几种：

• 最普遍的原因是文件编码不匹配：多数光束分析仪、工业相机导出的刃边测量数据文件默认用UTF-16（多为UTF-16-LE）编码保存，这类编码下每个数字、标点占2个字节，普通数字、逗号的高位字节值全为0，按默认编码读取时就会解析出大量\x00字符
• 文件导出过程异常损坏，或者设备自动在文件头、文件尾追加了带空字节的冗余标识内容
• 你设置的skiprows=3参数和实际文件表头行数不匹配，未跳过的表头行里混有空字节内容

按操作成本从低到高选以下方案即可：

1. 修改代码兼容带空字节的文件（推荐，不用改动原始数据）
   不要直接把文件名传给np.loadtxt，先手动打开文件、过滤掉所有空字节后，再把清理后的内容传给loadtxt解析。
   首先在代码开头的导入部分加一行：

   from io import StringIO
   

   然后把原来读取垂直数据的代码：

   pixel,gray = np.loadtxt('vert1.txt',skiprows=3,unpack=True,delimiter=',')
   

   替换为：

   with open('vert1.txt', 'r', encoding='utf-16-le') as f:
       clean_text = f.read().replace('\x00', '')
   pixel,gray = np.loadtxt(StringIO(clean_text), skiprows=3, unpack=True, delimiter=',')
   

   读取水平数据的代码做同样修改：

   with open('horiz1.txt', 'r', encoding='utf-16-le') as f:
       clean_text_h = f.read().replace('\x00', '')
   pixel,gray_1 = np.loadtxt(StringIO(clean_text_h), skiprows=3, unpack=True, delimiter=',')
   

   *如果用utf-16-le编码读取后出现乱码，把open里的encoding参数换成utf-16或者utf-8-sig重试即可，绝大多数设备导出的文件用utf-16-le都能正常解析。
2. 手动清理源文件
   用Notepad++等纯文本编辑器打开两个txt文件，查看右下角显示的文件编码，如果显示为UTF-16，直接在编码菜单里选择「转为UTF-8无BOM编码」后保存；也可以直接把文件里的所有数值内容复制，新建一个空白txt文件粘贴后保存，用新文件替换原来的文件，原代码无需修改即可运行。
3. 参数校验
   打开源文件确认实际表头行数，如果不是3行，对应调整skiprows的参数值，确保loadtxt从第一行数值内容开始解析即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SARAH AFTIS