如何*实际上*从 numpy 结构化数组中删除一列（这样它就不会出现在二进制文件中）答案

【问题标题】：How to *actually* delete a column from numpy structured array (so that it won't show up in binary file)如何*实际上*从 numpy 结构化数组中删除一列（这样它就不会出现在二进制文件中）
【发布时间】：2020-05-09 23:37:02
【问题描述】：

我有一个从二进制文件加载的结构化数组。

In [85]: dx = np.dtype([('op', '<u8'), ('me', '<u8'), ('gw', '<u8'), ('md', '<u8'), ('tt', '<u8'), ('bb', '<u8'), ('en', '<u8'), ('ab', '<u8'), ('st', 'u1')])

In [86]: s = np.fromfile("somefile.bin", dtype=dx)

In [87]: s
Out[87]:
array([(1574647200000000000, 1574647200000000000, 1574647200000000000, 1574647200000000000, 1574647200000000000, 1574647200000000000, 19374, 9223372036854775808, 0)],
      dtype=[('op', '<u8'), ('me', '<u8'), ('gw', '<u8'), ('md', '<u8'), ('tt', '<u8'), ('bb', '<u8'), ('en', '<u8'), ('ab', '<u8'), ('st', 'u1')])

现在我需要删除其中的一些列，并将数据保存为可从 C 加载的二进制格式。

在 numpy v1.13.3 中，以下代码工作文件：

In [88]: x = s[['op', 'st']]

In [89]: x
Out[89]:
array([(1574647200000000000, 0)],
      dtype={'names':['op','st'], 'formats':['<u8','u1'], 'offsets':[0,64], 'itemsize':65})

In [90]: x.tofile("updated.bin")

意思是，如果我现在在十六进制编辑器或 C 代码中打开 updated.bin，它只有 8 字节和 1 字节的 uint 值。

现在切换到 numpy v1.17.1 或 1.18.x，该代码不起作用，二进制文件包含第一个文件中的所有数据！好像当我做x = s[...] x 时仍然是一个视图，当将 x 写入文件时，它写入了整个数据。

我尝试了np.delete() 和np.copy() 和ndarray.copy()，但没有成功。

谁能帮帮我？

【问题讨论】：

使用repack_fields 生成仅包含所需字段的副本：docs.scipy.org/doc/numpy/user/…。从 1.16 开始，多字段索引生成 view，它保留了源布局。这种变化在几个版本中都在进行中，时断时续。
@hpaulj：这就是答案！
@hpaulj 谢谢。这就是解决方案。如果您将评论变成答案，那就太好了！给未来的人；

标签： python numpy multidimensional-array numpy-slicing structured-array

【解决方案1】：

使用repack_fields 生成仅包含所需字段的副本：https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.rec.html?highlight=s#numpy.lib.recfunctions.repack_fields。

从 1.16 开始，多字段索引会生成一个保留源布局的视图。这种变化在多个版本中都在进行中，时断时续。

【讨论】：