如何使用numpy.savetxt向文本文件同时写入整数与浮点数？

当然可以做到！你遇到的问题是因为numpy数组默认会统一数据类型——当你的列表里同时有整数和浮点数时，numpy会把整个数组的类型转为浮点数，再加上你用了fmt="%s"，最终写入文件时整数就变成了浮点数形式。下面给你几个实用的解决办法：

方法1：直接指定多列格式字符串 #

最直接的方式就是在np.savetxt的fmt参数里，为每一列单独指定格式。比如你的数据有两列，第一列是整数，第二列是浮点数，就可以这样写：

import numpy as np
c = 0
a = []
for i in range(1, 16):
    b = i / 10
    c += 1
    a.append([c, b])

# 第一列用整数格式%d，第二列用一位小数的浮点数格式%.1f
np.savetxt('test.txt', a, delimiter=" ", fmt="%d %.1f")

这样写入test.txt后，第一列会保持整数形式，第二列是浮点数，完美符合你的需求。

方法2：使用结构化数组（Structured Array） #

如果你的数据列类型差异较大，或者需要更严格的类型控制，可以创建结构化数组，明确每一列的数据类型：

import numpy as np

# 创建一个包含15行的结构化数组，指定两列的类型：count为整数，value为浮点数
data = np.zeros(15, dtype=[('count', int), ('value', float)])

for idx in range(15):
    data['count'][idx] = idx + 1
    data['value'][idx] = (idx + 1) / 10

# 写入时指定对应格式，或者让numpy自动适配
np.savetxt('test.txt', data, delimiter=" ", fmt="%d %.1f")

结构化数组允许每列拥有独立的数据类型，从根源上避免了类型统一的问题，适合更复杂的数据场景。

为什么原来的代码会出问题？ #

你原来的列表a被numpy转为数组时，因为同时包含整数和浮点数，numpy会自动将整个数组的 dtype 设为float64，所以即使c是整数，存入数组后也会变成浮点数。再加上fmt="%s"的字符串格式化，最终写入文件的就是浮点数形式了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Aim