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numpy提供了函数用于加载逻辑上可被解释为二维数组的文本文件，格式如下：

数据项1 <分隔符> 数据项2 <分隔符> ... <分隔符> 数据项n
例如：
AA,AA,AA,AA,AA
BB,BB,BB,BB,BB
...
或：
AA:AA:AA:AA:AA
BB:BB:BB:BB:BB
...

调用numpy.loadtxt()函数可以直接读取该文件并且获取ndarray数组对象：

import numpy as np
# 直接读取该文件并且获取ndarray数组对象 
# 返回值：
#     unpack=False：返回一个二维数组
#     unpack=True： 多个一维数组
np.loadtxt(
    '../aapl.csv',          # 文件路径
    delimiter=',',          # 分隔符
    usecols=(1, 3),         # 读取1、3两列 （下标从0开始）
    unpack=True,            # 是否按列拆包
    dtype='U10, f8',        # 制定返回每一列数组中元素的类型
    converters={1:func}     # 转换器函数字典
)    

案例：读取aapl.csv文件，得到文件中的信息：

import numpy as np
import datetime as dt
# 日期转换函数
def dmy2ymd(dmy):
    dmy = str(dmy, encoding='utf-8')
    time = dt.datetime.strptime(dmy, '%d-%m-%Y').date()
    t = time.strftime('%Y-%m-%d')
    return t
dates, opening_prices,highest_prices, \
    lowest_prices, closeing_pric es  = np.loadtxt(
    '../data/aapl.csv',        # 文件路径
    delimiter=',',            # 分隔符
    usecols=(1, 3, 4, 5, 6),            # 读取1、3两列 （下标从0开始）
    unpack=True,
    dtype='M8[D], f8, f8, f8, f8',        # 制定返回每一列数组中元素的类型
    converters={1:dmy2ymd})

1.绘制dates与收盘价的折线图：

import numpy as np
import datetime as dt
import matplotlib.pyplot as mp
import matplotlib.dates as md

# 绘制k线图，x为日期
mp.figure('APPL K', facecolor='lightgray')
mp.title('APPL K')
mp.xlabel('Day', fontsize=12)
mp.ylabel('Price', fontsize=12)

#拿到坐标轴
ax = mp.gca()
#设置主刻度定位器为周定位器（每周一显示主刻度文本）
ax.xaxis.set_major_locator( md.WeekdayLocator(byweekday=md.MO) )
ax.xaxis.set_major_formatter(md.DateFormatter('%d %b %Y'))
#设置次刻度定位器为日定位器 
ax.xaxis.set_minor_locator(md.DayLocator())
mp.tick_params(labelsize=8)
dates = dates.astype(md.datetime.datetime)

mp.plot(dates, opening_prices, color='dodgerblue',
        linestyle='-')
mp.gcf().autofmt_xdate()
mp.show()