numPy - Выбрать столбец из структурированного dtype

Question

Я использую np.genfromtxt для чтения данных смешанного типа из внешнего файла:

data = np.genfromtxt(filename, dtype='U10,U8,f,f,f,f,f,f')

Если тип моих данных был однородным, я мог бы получить доступ к столбцу 2 моих данных, выполнив column_two = data[:,2]. Однако, поскольку я использую структурированный dtype, я не могу просто сделать data[:,2], так как это приводит к IndexError: too many indices for array. Можно ли как-то эффективно выбрать n-й столбец data, чтобы использовать его для дальнейшей обработки?

Answer 1

Таким образом, проблема состоит в том, что структурированные типы данных не поддерживают индексацию столбцов. Способ, который я нашел, чтобы исправить это, и способ, который кажется наиболее органичным, состоит в том, чтобы использовать «Доступ к полю» , а именно

data = np.genfromtxt(filename, dtype=[('date', str), ('time', str), ('az', np.float64), ...)

Таким образом, чтобы получить доступ к столбцу «время», мы можем просто использовать data['time'].