使用np.savetxt时报错TypeError: Mismatch between array dtype ('<U1') and format specifier ('%.18e')

这个错误通常会发生在您尝试使用`np.savetxt()`函数将字符串类型的数组保存到txt文件时。因为默认情况下，`np.savetxt()`函数使用`%.18e`格式说明符将数组中的每个元素写入txt文件中。但是，字符串类型的数组不能以科学计数法格式化。

要解决这个问题，您可以将`np.savetxt()`函数的`fmt`参数设置为`%s`，以将每个元素视为字符串进行保存。例如：

import numpy as np

# 创建字符串类型的一维numpy数组
arr = np.array(['a', 'b', 'c'])

# 将数组保存为txt文件
np.savetxt('array.txt', arr, fmt='%s')

这将在当前目录下创建一个名为`array.txt`的文件，其中包含以下内容：

a
b
c

现在，您可以将任何类型的一维numpy数组保存为txt文件，而不会遇到类型不匹配的错误。

相关问题

typeerror: mismatch between array dtype ('object') and format specifier ('%.18e')

### 回答1：
这个错误是由于数组的数据类型为“object”，但格式说明符为“%.18e”，两者不匹配导致的。可能是因为数组中包含了不同类型的数据，例如字符串和数字，而“%.18e”只适用于浮点数类型。需要检查数组中的数据类型，并确保格式说明符与数据类型匹配。

### 回答2：
TypeError: 数组的dtype（数据类型）和格式说明符（%.18e）不匹配

这个错误是由于尝试将Python中的对象数组转换为float时出现的。在这种情况下，由于包含不同类型的数据，输出格式必须是对象数组的格式说明符。

例如，如果数组包含str和int类型的数据，则格式说明符应该是'% s'（字符串）和'% d'（整数）。类似地，如果数组包含float和int类型的数据，则可以使用'%.18e'（科学计数法）或'%.2f'等等。

要解决此错误，必须确保数组中所有元素都具有相同的数据类型，并使用相应的格式说明符。 如果需要，可以通过将数组中元素的数据类型更改为float或int来解决这个问题。

例如，假设有一个包含整数和字符串的数组。 如果尝试将数组转换为float，则会收到"typeerror: mismatch between array dtype ('object') and format specifier ('%.18e')" 错误。

要解决此错误，可以通过将包含整数的数组元素转换为float类型或仅使用'% s'格式说明符来解决。

例如：

import numpy as np

# 定义一个包含整数和字符串的数组
arr = np.array([1, 2, '3', '4'])

# 转换为float类型的数组
arr_float = np.array(arr, dtype=float)

# 使用'% s'格式说明符打印数组
print("arr: %s" % arr)

# 使用'% s'格式说明符打印转换为float类型的数组
print("arr_float: %s" % arr_float)

# 打印遇到的错误
print("TypeError: mismatch between array dtype ('object') and format specifier ('%.18e')")

输出：

arr: ['1' '2' '3' '4']
arr_float: [ 1.  2.  3.  4.]
TypeError: mismatch between array dtype ('object') and format specifier ('%.18e')

这将解决TypeError问题并打印正确的数组。

### 回答3：
在使用Python语言进行编程的过程中，我们可能会遇到像“typeerror：mismatch between array dtype（'object'）and format specifier（'%.18e'）”这样的错误提示信息。这个错误通常是由于数组的数据类型与格式说明符不匹配所引起的。

具体来讲，当我们在Python中使用NumPy模块中的某些函数时，可能需要对数组进行格式化输出。这时，我们通常会使用格式化字符串来定义输出格式。但是如果数组的数据类型不是浮点数型，而我们使用的格式说明符是“%.18e”这种需要浮点数类型的格式符，那么就会出现“typeerror：mismatch between array dtype（'object'）and format specifier（'%.18e'）”的错误提示了。

因此，要解决这个问题，我们需要检查一下输出的数组的数据类型是否与格式说明符匹配。如果不匹配，就需要使用对应的格式说明符，或者将数组的数据类型转换为浮点类型。

同时，我们还可以对代码进行优化，避免出现这种不匹配的情况。例如，在定义数组时就明确指定其数据类型为浮点类型，或者使用NumPy中相应的函数来生成相应的数组。这样就可以保证输出格式符和数据类型相匹配，从而避免出现“typeerror：mismatch between array dtype（'object'）and format specifier（'%.18e'）”的错误提示了。

TypeError: Mismatch between array dtype ('object') and format specifier ('%.18e,%.18e,%.18e')

这个错误是由于在保存CSV文件时，数据类型不匹配导致的。根据错误信息，数据的类型为 'object'，但是格式化字符串使用了浮点数的格式化符号 '%.18e'。

要解决这个问题，可以尝试将数据的类型转换为浮点数。你可以使用 `astype()` 方法将数据的类型转换为浮点数类型。同时，还可以通过 `float_format` 参数来指定保存浮点数的格式。

以下是修改后的代码：

import pandas as pd
import glob

# 指定CSV文件所在的文件夹路径
folder_path = 'F:\\Program\\LIFE_Pridict\\DATA\\PHM2012_Bearing1_3'

# 获取文件夹中所有需要合并的CSV文件路径
file_paths = glob.glob(folder_path + '/*.csv')
# 拼接后要保存的文件路径
SaveFile_Path = r'F:\\Program\\LIFE_Pridict\\DATA\\PHM2012_Bearing1_3_all.csv'

# 创建一个空的DataFrame来存储合并后的数据
merged_data = pd.DataFrame()

# 循环遍历所有文件路径
for file_path in file_paths:
    # 读取CSV文件数据
    data = pd.read_csv(file_path)
    # 合并数据到空的DataFrame中
    merged_data = pd.concat([merged_data, data], ignore_index=True)

# 将合并后的数据保存为新的CSV文件
merged_data.astype(float).to_csv(SaveFile_Path, encoding="utf_8_sig", index=False, header=False, mode='w', float_format='%.18e')

在代码中，我使用了 `astype(float)` 将数据的类型转换为浮点数类型。同时，通过 `float_format='%.18e'` 指定了浮点数的格式。

希望这次修改能够解决问题！如果还有其他问题，请随时提问。