np.genfromtxt无法生成二维字符串数组，求更优实现方法

我有一个CSV文件，内容如下：

0812,EP2463,R,FEIGE
0812,EP2466,R,FEIGE
0816,EP2462,R,FEIGE
0816,EP2460,R,FEIGE

需要将其转换为二维字符串数组。当我执行代码：

data = np.genfromtxt("data.csv", delimiter=',', dtype=None)

得到的结果里带有BOM头干扰，且数组呈现一维嵌套结构：

[['\xef\xbb\xbf0812' 'EP2463' 'R' 'FEIGE'] ['0812' 'EP2466' 'R' 'FEIGE'] ['0816' 'EP2462' 'R' 'FEIGE'] ['0816' 'EP2460' 'R' 'FEIGE']]

请问是否有更优的实现方式？

针对你的问题，这里有几种更简洁高效的实现方式，还能顺便解决你遇到的\xef\xbb\xbf（UTF-8的BOM头）问题：

1. 优化np.genfromtxt的参数配置 #

你之前的代码里dtype=None会让numpy自动推断类型，加上明确指定dtype=str，再用encoding='utf-8-sig'来处理文件开头的BOM，就能得到干净的二维字符串数组：

import numpy as np
data = np.genfromtxt("data.csv", delimiter=',', dtype=str, encoding='utf-8-sig')

这样输出的数组就是标准的二维结构，不会有BOM字符干扰，所有元素也统一为字符串类型。

2. 用np.loadtxt实现更轻量的读取 #

如果你的CSV里没有缺失值，np.loadtxt比genfromtxt更高效，同样配置好参数即可：

data = np.loadtxt("data.csv", delimiter=',', dtype=str, encoding='utf-8-sig')

3. 用Python标准库csv模块（无需numpy依赖） #

如果不需要numpy数组，直接用Python内置的csv模块可以得到二维字符串列表，灵活且没有额外依赖：

import csv
with open("data.csv", 'r', encoding='utf-8-sig') as f:
    reader = csv.reader(f)
    data = list(reader)
# 如果需要转成numpy数组，再加一句：
# data_np = np.array(data)

这种方式对各种CSV格式的兼容性更好，处理特殊字符或复杂行结构时更稳妥。

4. 用pandas处理大型数据集 #

如果你的数据量较大，或者后续需要做数据分析，用pandas读取后转numpy数组会更方便，pandas会自动处理BOM，读取速度也更快：

import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv", header=None, encoding='utf-8-sig', dtype=str)
data = df.values

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user53193