下面这段代码在jupyter notebook中运行的结果是：
array([2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2], dtype='<U1')
为什么不是我期待的一串日期字符组成的array?
import numpy as np
# 创建一个空的ndarray，指定dtype为字符串
arr = np.empty(shape=(10,), dtype=str)
# 日期字符串列表
date_list = ['2026-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05', '2022-01-06', '2022-01-07', '2022-01-08', '2022-01-09', '2022-01-10']
# 逐个将日期字符串添加到ndarray中
for i, date in enumerate(date_list):
arr[i] = date
# 打印ndarray
arr
【以下回答由 GPT 生成】
问题分析： 在给定的代码中，尝试使用NumPy创建一个ndarray，该数组的元素是日期字符串。然而，输出的结果并不是字符串数组，而是一个包含日期字符串的ndarray对象。原因是在创建ndarray时，使用了dtype=str的参数，这导致NumPy将日期字符串按照字符串类型处理，而不是按照字符串数组处理。
解决方案： 要解决这个问题，需要调整代码，使用dtype=object参数来创建一个通用的ndarray，以接受任何类型的数据。
修改后的代码如下所示：
import numpy as np
# 创建一个空的ndarray，指定dtype为object
arr = np.empty(shape=(10,), dtype=object)
# 日期字符串列表
date_list = ['2026-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05', '2022-01-06', '2022-01-07', '2022-01-08', '2022-01-09', '2022-01-10']
# 逐个将日期字符串添加到ndarray中
for i, date in enumerate(date_list):
arr[i] = date
# 打印ndarray
arr
修改后的代码中，使用dtype=object来创建ndarray，这样可以保证元素可以是任何类型，包括字符串。再次执行代码，将得到期望的字符串数组输出。
引用 皆我百晓生 小程序回复内容作答：
运行这段代码的结果是array(['', '', '', '', '', '', '', '', '', ''], dtype='<U1')。
这是因为在创建空的ndarray时，指定了dtype为字符串，但是没有填充任何数据。由于ndarray的dtype是字符串，而字符串默认初始化时为空字符串''，因此打印出来的结果是一串空字符串组成的array。
正确的做法应该是使用numpy的array()函数来直接将日期列表转换为ndarray，而不是先创建一个空的ndarray再逐个将日期字符串添加进去。修改后的代码如下：
import numpy as np
date_list = ['2026-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05', '2022-01-06', '2022-01-07', '2022-01-08', '2022-01-09', '2022-01-10']
arr = np.array(date_list)
arr