在 dtype 参数中添加相应的列名和数据类型。

在使用 NumPy 读取数据时，可以在 `dtype` 参数中添加相应的列名和数据类型，以指定每个列的数据类型。具体步骤如下：

1. 打开数据文件，查看每个列的列名和数据类型。

2. 在 `dtype` 参数中添加一个元组，其中每个元素对应一个列的列名和数据类型。例如，如果数据文件包含三列，列名分别为 "col1"、"col2" 和 "col3"，数据类型分别为整数、浮点数和字符串，则可以这样指定数据类型：

   dtype=[('col1', int), ('col2', float), ('col3', 'U10')]

这里的 `U10` 表示字符串类型，长度为 10。

3. 在读取数据时，将 `dtype` 参数传递给 NumPy 函数，例如：

   import numpy as np

   data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',', dtype=[('col1', int), ('col2', float), ('col3', 'U10')], skip_header=1)

这个例子中，`skip_header` 参数跳过了第一行，`delimiter` 参数指定了数据文件中的分隔符。如果数据文件中的列名包含在文件中，则可以将 `skip_header` 参数设置为 0，让 NumPy 自动识别列名。

通过这种方式，可以精确地指定每个列的数据类型，避免出现数据类型错误的问题。