NumPy savetxt导出结构化数组触发fmt格式数不匹配ValueError咨询

两个核心错误叠加触发了该异常：

• 结构化数组形状定义错误
  你将数组形状设为(2, len(row_a))，等同于构建了2行、每行16个结构化单元的二维数组，每个单元包含1个字符串字段+1个浮点字段。按照np.savetxt的输出规则，结构化数组的每个字段值会单独对应CSV的一列，这意味着完整输出时每行需要写入 2 * 16 = 32 个单元格，你仅提供了2个格式占位符，和实际需要的格式符数量差距极大，这是触发报错的直接原因。
  这是NumPy结构化数组的常见误区：字段是每个数组元素的内部属性，不会占用数组的维度长度，数组维度仅对应样本的数量和分布。你实际需要的是16条独立样本、每条样本含2个字段值的数据集，对应的结构化数组应为长度16的一维数组，根本不需要把“字段数量”作为数组的第一维度。
• fmt参数写法不规范
  你传入的fmt='%s %f'是将两个格式符用空格拼接为单个字符串，即便数组形状修正后，这种写法也会让输出内容夹杂多余空格，和设置的逗号分隔符逻辑不匹配，生成格式错乱的CSV。

import numpy as np

row_a = ['0.01722497', '', '0.09496404', '0.03654174', '0.03624997', '0.01583785', '0.02002064', '0.13934049', '0.0405615', '0.05686177', '', '0.08495372', '0.00619173', '0.00515492', '0.01053369', '0.06576333']
row_b = [0.04871661, 0.1122536, 0.20836956, 0.05473605, 0.02344445, 0.01739371, 0.00524003, 0.0640286, 0.02766152, 0.02442267, 0.04183814, 0.04853815, 0.01682549, 0.00263045, 0.00819199, 0.1631007]

dt = np.dtype([('col_1', 'U32'), ('col_2', float)])
# 结构化数组改为一维长度16，匹配样本数
arr = np.empty(len(row_a), dtype=dt)
arr['col_1'] = row_a
arr['col_2'] = row_b

# fmt改为列表形式，和两个字段一一对应，不需要在格式串内手动加分隔符
np.savetxt(
    'table.csv',
    arr,
    delimiter=',',
    header='col_1,col_2',
    fmt=['%s', '%.8f']
)

• 若坚持使用单字符串形式的fmt参数，需要保证格式串内的分隔符和delimiter设置一致，即写为fmt='%s,%.8f'，效果和传列表完全等价，但列表形式的可读性更高，不容易出现分隔符写错的问题。
• 你row_a里的空字符串值会被正常写入CSV为空单元格，不需要额外做兼容处理。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者gargoylebident