Float für np.array konvertieren

[Sirius3]

Jetzt verstehe ich endlich, was Du eigentlich erreichen wolltest:

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import numpy as np

zeitpunkte = np.fromstring(input("Zeitpunkt der Probenname in h:"), sep=" ")
m_sorbitol = float(input("Einwaage Sorbitol in g:")) * 1000
m_ansatz = float(input("Einwaage gesamt in g:"))
sorbitol_concentration = np.fromstring("0 " + input("Sorbitol Konzentration aus der HPLC Leerzeichen getrennt"), sep=" ")
isosorbid_concentration = np.fromstring("0 " + input("Isosorbid Konzentration aus der HPLC Leerzeichen getrennt"), sep=" ")
nebenprodukt_concentration = np.fromstring("0 " + input("2,5-AHS + 1,4-AHS Konzentration aus der HPLC Leerzeichen getrennt"), sep=" ")
sorbitol_concentration[0] = m_sorbitol / m_ansatz

Wie das mit dem min und max besser geht, hatte ich Dir ja schon gezeigt.
Es ist nicht sinnvoll, alles in ein numpy-array zu stecken.
Die Stringrepräsentation sollte dann auch nicht in eine Datei geschrieben werden, denn das Einlesen ist nur unnötig kompliziert. Benutze z.B. json für eine einfache Serialisierung.
Die m_, mw_ oder k_-Präfixe sind für mich auch nur kryptische Buchstaben. Um den Code zu verstehn, benutze keine Abkürzungen.

Wenn Du viele zusammenhängende Daten hast, wäre vielleicht auch Pandas nützlich.

[Karlirex]

Die Daten einlesen läuft aktuell erstmal nur per Handeingabe, da es so keine großen Dateien gibt, wenn nur von jeder Messung einzeln.
Bin aber egal, ob Python oder Json oder sonstiges eben komplett neu dabei.

Da es für meine Zwecke so erstmal reicht, werde ich als nächsten Schritt versuchen, die Datei mit den Konstanten (k_) zu implementieren und danach wahrscheinlich ein weiteres Script, welches diese dann auswertet und ebenfalls grafisch darstellt bzw. weitere Rechnungen durchführt.
Daher werde ich wahrscheinlich weiter mit Fragen hier im Forum irgendwo auftauchen oder hier im Thread.