使用numpy.loadtxt加载日期时遇指定NumPy datetime错误求助

1. 修复Cannot create a NumPy datetime other than NaT with generic units错误 #

这个报错的核心原因有两个：一是datetime64 dtype必须指定具体时间单位（比如天[D]、秒[s]），不能用泛型的datetime64；二是np.loadtxt不会自动将字符串解析为日期类型，需要配合转换器处理。

修改后的可运行代码：

import numpy as np
from io import StringIO

# 定义日期转换器：将字节字符串转为datetime64[D]类型
def parse_date(s):
    return np.datetime64(s.decode('utf-8'), 'D')

# 明确指定datetime64的时间单位为天[D]
dt = np.dtype({
    'names': ['name', 'height', 'year'],
    'formats': ['U55', 'f4', 'datetime64[D]']
})

I = StringIO('Alice,1.75,2000-08-03')
# 给第3列（索引为2）绑定日期转换器
txt = np.loadtxt(I, dtype=dt, delimiter=',', converters={2: parse_date})

2. 更简便的替代方案：使用np.genfromtxt #

np.genfromtxt对结构化数据的日期解析更友好，无需额外定义转换器，只要指定正确的datetime64单位即可：

import numpy as np
from io import StringIO

dt = np.dtype({
    'names': ['name', 'height', 'year'],
    'formats': ['U55', 'f4', 'datetime64[D]']
})
I = StringIO('Alice,1.75,2000-08-03')
txt = np.genfromtxt(I, dtype=dt, delimiter=',')

3. 关于matplotlib strpdate2num导入失败的问题 #

strpdate2num在matplotlib 3.1及以后版本已被官方弃用，因此会出现导入失败的情况。如果一定要使用matplotlib的日期转换工具，可改用matplotlib.dates.datestr2num，但更推荐用NumPy原生的datetime64处理逻辑，避免不必要的依赖。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Étalo Reis