如何将CSV中指数格式数值正确读取为NumPy数组

NumPy原生支持解析带E+xxx/E-xxx标识的科学计数法浮点数，你的报错和数值格式无关，根源是分隔符参数设置错误：
你在代码中指定了delimiter=","，要求程序按逗号拆分每行的数值列，但你的数据文件两列之间是多个空格分隔、不存在逗号，因此loadtxt会把整行内容当成单个字符串尝试转成浮点数，最终触发转换失败的报错。

NumPy内置的np.loadtxt完全可以直接读取该格式文件，不需要额外自定义转换函数，两种改法都可以：

• 直接删除delimiter=","参数：np.loadtxt默认就会自动识别任意长度的空白（包括多个连续空格、制表符）作为列分隔符，完美适配你的文件格式。
  修正后的可运行代码如下：

  import numpy as np
  
  array = np.loadtxt(r"fft_in.XY")
  print(array)
  

• 如果需要显式声明分隔符逻辑，可以设置delimiter=None，和默认的空白分隔逻辑完全一致，同样可以正确读取多列数据。

读取完成后可以通过print(array.dtype)验证，所有指数格式的数值都会被正确解析为浮点数类型，不存在格式兼容问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者n328