因为np.savetxt默认格式为'%.18e'，即18位精度科学计数法，以确保数值精度，但牺牲可读性。
为什么 np.savetxt 默认用科学计数法导出小数？
因为 NumPy 的 np.savetxt 在遇到浮点数时，会调用底层的格式化逻辑，默认启用科学计数法（尤其是当数值绝对值 1.234567e-05 这类输出，往往是因为数组里混入了极小/极大值，或 dtype 是 float64 且未显式指定格式。
用 fmt 参数绕过默认科学计数法
np.savetxt 的 fmt 参数直接控制每个字段的字符串格式，它是解决该问题最直接的方式。关键不是禁用科学计数法，而是「明确告诉它用什么格式」：
- 写成
fmt='%.6f'：强制固定小数位，0.000012不会变1.2e-05 - 写成
fmt='%.6g'：自动在固定和科学之间选更短的，0.000123→0.000123，0.000000123→1.23e-07（仍可能触发） - 若需统一保留 6 位有效数字且禁用 e 记法，只能用
fmt='%.6f'，但要注意：太小的数会变成0.000000
示例：
np.savetxt('data.txt', data, fmt='%.8f', delimiter=',')
np.format_float_scientific 不是导出函数，别误用
这个函数名字有误导性——它只做单个浮点数到字符串的转换，**不参与 np.savetxt 流程**。你不能把它传给 fmt，也不能靠它批量改数组显示。常见错误写法：
# ❌ 错误：format_float_scientific 返回字符串，不是格式化模板
np.savetxt('out.txt', data, fmt=np.format_float_scientific)
它真正的用途是调试时手动看某个数怎么格式化：
np.format_float_scientific(0.00000123, exp_digits=2, unique=False)返回
'1.23e-06'，仅此而已。
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导出前预处理数组：避免 fmt 失效的边界情况
当数组含 inf、-inf 或 nan 时，fmt='%.6f' 会输出 inf、-inf、nan 字符串，某些下游工具（如 Excel）无法识别。这时得提前清理：
- 用
np.nan_to_num(data, nan=0.0, posinf=1e10, neginf=-1e10)替换异常值 - 若必须保留
nan语义，改用fmt='%s'+ 手动np.array2string控制，但会失去二进制精度 - 注意：
np.savetxt对整数列也会套用fmt，所以混合类型数组建议先转成objectdtype 再逐列格式化
真正难的不是选哪个格式化函数，而是意识到 np.savetxt 的 fmt 是唯一可控入口；所有“禁用科学计数法”的诉求，最终都得落到这个字符串模板上，且要同时兼顾数值范围、精度需求和下游兼容性。
