使用numpy genfromtxt读取CSV时分隔符设为分号无法打开且弹出弃用警告

• 读取功能失效的核心原因是分隔符配置与文件实际格式不匹配。你此前的测试已经验证，设置逗号作为分隔符时文件可以正常解析为numpy数组，说明melb_data.csv本身的字段分隔符就是英文逗号，不存在分号分隔的结构。当强行将分隔符设为分号时，genfromtxt会按照分号切分每一行内容，由于CSV文件的每一行都没有分号字符，整行内容会被识别为单个长字符串字段，完全无法解析出结构化的列结构，自然不能生成可用的numpy数组。
• VisibleDeprecationWarning警告的触发逻辑：代码中设置了dtype=None，该参数会让genfromtxt自动推断每一列的数据类型。当自动识别到列中包含字符串类型内容时，新版numpy读取未指定编码的文件字节流时，就会触发该弃用提示。这个警告本身和更换分号分隔符没有绑定关系，只要使用dtype=None读取带字符串列的本地CSV，在当前numpy版本下都会弹出该提示。

• 读取当前目标CSV时，直接将delimiter参数改回','，和此前能正常运行的配置保持一致，不要设置和文件实际格式不匹配的分隔符参数。
• 如果确实需要读取分号分隔格式的CSV文件，先确认目标文件的字段分隔符确实为分号，再配置delimiter=';'；同时为了消除编码弃用警告，给genfromtxt显式补充encoding参数，比如常用配置为encoding='utf-8'，如果是包含中文的CSV可根据实际文件编码选择'gbk'，如果需要跟随系统默认编码则设置encoding=None，可正常运行的参考代码如下：
  data2 = genfromtxt('C:\\Users\\DELL\\Desktop\\ML\\melb_data.csv',dtype = None,delimiter = ';',encoding='utf-8')
• 如果不需要读取文件中的字符串列，也可以去掉dtype=None配置，显式为各列指定数据类型（比如数值列指定为int/float），同样可以规避该编码警告。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Darshil Jariwala