如何從結構化numpy數組中刪除列？

Question

我還有一個基本問題，我一直無法找到答案，但看起來應該很容易做到。

好吧，想象你有一個結構化的numpy數組，從csv生成，第一行爲字段名稱。該陣列的形式：

dtype([('A', '<f8'), ('B', '<f8'), ('C', '<f8'), ..., ('n','<f8']) 

現在，讓我們說你想從這個數組中刪除'ith'列。有沒有一種方便的方法來做到這一點？

我想要它像刪除工作：

new_array = np.delete(old_array, 'i') 

任何想法？

Answer 1

這不是很一個函數調用，但下面顯示下降的第i個領域的一種方式：

In [67]: a 
Out[67]: 
array([(1.0, 2.0, 3.0), (4.0, 5.0, 6.0)], 
     dtype=[('A', '<f8'), ('B', '<f8'), ('C', '<f8')]) 

In [68]: i = 1 # Drop the 'B' field 

In [69]: names = list(a.dtype.names) 

In [70]: names 
Out[70]: ['A', 'B', 'C'] 

In [71]: new_names = names[:i] + names[i+1:] 

In [72]: new_names 
Out[72]: ['A', 'C'] 

In [73]: b = a[new_names] 

In [74]: b 
Out[74]: 
array([(1.0, 3.0), (4.0, 6.0)], 
     dtype=[('A', '<f8'), ('C', '<f8')]) 

包裹起來作爲一個函數：

def remove_field_num(a, i): 
    names = list(a.dtype.names) 
    new_names = names[:i] + names[i+1:] 
    b = a[new_names] 
    return b 

這可能是更自然刪除某一領域名：

def remove_field_name(a, name): 
    names = list(a.dtype.names) 
    if name in names: 
     names.remove(name) 
    b = a[names] 
    return b 

此外，CH找出drop_rec_fields function，它是matplotlib的mlab module的一部分。

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更新：見我的答案在How to remove a column from a structured numpy array *without copying it*?用於創建一個結構數組的字段的子集的視圖，而不該數組的副本的方法。

Answer 2

已經GOOGLE了這裏的路上，得知我需要從沃倫的回答知道，我無法抗拒張貼了更爲簡潔的版本，添加的選項刪除有效地一氣呵成多個字段：

def rmfield(a, *fieldnames_to_remove): 
    return a[ [ name for name in a.dtype.names if name not in fieldnames_to_remove ] ] 

例子：

a = rmfield(a, 'foo') 
a = rmfield(a, 'foo', 'bar') # remove multiple fields at once 

或者，如果我們真的要高爾夫呢，下面是等價的：

rmfield=lambda a,*f:a[[n for n in a.dtype.names if n not in f]]