使用 : 运算符来索引 numpy.void 的 numpy.ndarray（作为 numy.genfromtxt 的输出）

Question

我像这样使用numpy.genfromtxt 生成数据：

ConvertToDate = lambda s:datetime.strptime(s,"%d/%m/%Y")
data= numpy.genfromtxt(open("PSECSkew.csv", "rb"), 
                        delimiter=',',
                        dtype=[('CalibrationDate', datetime),('Expiry', datetime), ('B0', float), ('B1', float), ('B2', float), ('ATMAdjustment', float)],
                        converters={0: ConvertToDate, 1: ConvertToDate})

我现在想提取最后 4 列（每行的但在一个循环中，所以我们只考虑一行）来分隔变量。所以我这样做：

    B0 = data[0][2]
    B1 = data[0][3]
    B2 = data[0][4]
    ATM = data[0][5]

但如果我能做到这一点（例如，我可以使用普通的 2D ndarray），我会更喜欢它：

    B0, B1, B2, ATM = data[0][2:]

但这给了我一个“无效索引”错误。有没有办法很好地做到这一点，还是我应该坚持 4 行方法？

Answer 1

作为np.genfromtxt 的输出，您有一个结构化数组，即每行作为不同字段的一维数组。

如果您想访问某些字段，只需按名称访问它们：

data["B0"], data["B1"], ...

您也可以将它们分组：

data[["B0", "B1]]

它为您提供了一个“新”结构化数组，其中仅包含您想要的字段（在“新”周围加上引号，因为数据没有被复制，它仍然与您的初始数组相同）。

如果您想要一些特定的“行”，只需：

data[["B0","B1"]][0]

输出第一行。切片和精美的索引也可以工作。

所以，对于你的例子：

B0, B1, B2, ATM = data[["B0","B1","B2","ATMAdjustment"]][0]

如果你只想逐行访问这些字段，我建议先存储你想要的字段的整个数组，然后迭代：

filtered_data = data[["B0","B1","B2","ATMAdjustment"]]
for row in filtered_data:
    (B0, B1, B2, ATM) = row
    do_something

甚至：

for (B0, B1, B2, ATM) in filtered_data:
    do_something