Numpyを用いてtextを読み込む

Question

前提・実現したいこと

numpyの勉強でtextデータから数字をnumpyの配列として抜き出したいです。
1行目を分類クラスとして配列に読み込み、学習用のデータとして読み込むのにスペース後の数値を読み込み、別の配列にしたいです。
textデータは以下のとおりです。

1 2.3,0.6
5 1.6,0.0
2 3.8,4.6
4 6.1,8.6

発生している問題・エラーメッセージ

分類クラスの配列の読み込みはできましたが、学習用のデータの配列の作成がうまくできませんでした。
numpyのgenfromtxtを用い、delimiter(どの文字で区切るかを指定する)で読み込むことができるのではないかと思ったのですが、引数が一つのみで二つの記号(ここではスペースとカンマ)を使用することができませんでした。

該当のソースコード

x_train = np.genfromtxt("test.txt", dtype = None, delimiter = ",")
for line in x_train:
    print(line[0])

試したこと

コードを以上の通りにすると、line[0]は b'0\t2.3' となり、line[1]には0.6が入っていました。
delimiterを\tに変更するとline[0]には1が入り、lime[1]には b'1.6,1.6' が入っていました。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Pythonは3.7を使用しています。numpyとpythonの標準機能で解決したいです。

Answer 1

pandasを使った方が柔軟にデータ読込、操作できるかと。

• ファイルデータを文字列として読込
• カンマをスペースに置換
• 文字列からストリームを（再）生成
• pandas.read_csvでストリームから読み込み

で行列として扱えるデータになります。

import numpy as np
from io import StringIO
import pandas as pd

# テストデータ。実際にはファイルから読み込む
f = StringIO("""1    2.3,0.6
5    1.6,0.0
2    3.8,4.6
4    6.1,8.6""")
s = f.read()

s = s.replace(',', ' ') # 区切り文字をスペースに統一
f = StringIO(s) # 文字列からストリームを生成
df = pd.read_csv(f, header=None, sep=' ', skipinitialspace=True)
print(df.values) # numpy.arrayに
"""
[[1.  2.3 0.6]
 [5.  1.6 0. ]
 [2.  3.8 4.6]
 [4.  6.1 8.6]]
"""