使用numpy将dtype = datetime[ns]数据数组保存为文本会产生意外的结果

使用numpy将dtype = datetimens数据数组保存为文本会产生意外的结果的原因是numpy默认将datetime类型的数据保存为64位的整数，而不是以日期时间格式保存。这可能导致保存的文本数据无法正确解析为日期时间。

为了解决这个问题，可以使用pandas库来保存datetime类型的数据数组。pandas是基于numpy开发的，提供了更方便的数据处理和分析功能。

下面是使用pandas保存datetime类型数据数组的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含datetime类型数据的numpy数组
dates = np.array(['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'], dtype='datetime64')

# 将numpy数组转换为pandas的Series对象
series = pd.Series(dates)

# 保存Series对象为文本文件
series.to_csv('dates.txt', index=False)

在上述代码中，首先创建一个包含datetime类型数据的numpy数组。然后，将numpy数组转换为pandas的Series对象。最后，使用Series对象的to_csv方法将数据保存为文本文件。通过设置index参数为False，可以避免保存索引列。

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