是指在数组的元素之间没有空格分隔。numpy是一个开源的Python科学计算库，提供了高效的多维数组对象和各种数学函数，用于进行快速的数值计算。

在numpy数组中，缺少空格可能会导致数据的解析和处理出现问题。为了保证数据的准确性和可读性，建议在numpy数组中的元素之间添加适当的空格分隔。

numpy数组中缺少空格的解决方法如下：

1. 使用numpy的reshape函数：可以通过reshape函数将一维数组转换为多维数组，并在转换过程中添加空格分隔。例如：

import numpy as np

原始一维数组

arr = np.array(1,2,3,4,5,6)

转换为二维数组，并添加空格分隔

arr_reshape = arr.reshape(2, 3)

print(arr_reshape)

输出结果为：

[1 2 3

[4 5 6]]

1. 使用numpy的ndarray的tostring方法：可以将数组转换为字符串，并在字符串中手动添加空格分隔。例如：

import numpy as np

原始一维数组

arr = np.array(1,2,3,4,5,6)

转换为字符串，并添加空格分隔

arr_str = ' '.join(arr.astype(str))

print(arr_str)

输出结果为：

1 2 3 4 5 6

以上是解决numpy数组中缺少空格的两种常见方法。根据具体的应用场景和需求，可以选择适合的方法进行处理。

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