numpy.genfromtxt 生成看起来像元组的数组，而不是二维数组 - 为什么？

我在跑genfromtxt像下面这样：

date_conv = lambda x: str(x).replace(":", "/")
time_conv = lambda x: str(x)

a = np.genfromtxt(input.txt, delimiter=',', skip_header=4,
      usecols=[0, 1] + radii_indices, converters={0: date_conv, 1: time_conv})

Where input.txt来自这个要点 https://gist.github.com/1958483.

当我查看结果时，它是一个一维数组而不是二维数组：

>>> np.shape(a)
(918,)

它似乎是一个元组数组：

>>> a[0]
('06/03/2006', '08:27:23', 6.4e-05, 0.000336, 0.001168, 0.002716, 0.004274, 0.004658, 0.003756, 0.002697, 0.002257, 0.002566, 0.003522, 0.004471, 0.00492, 0.005602, 0.006956, 0.008442, 0.008784, 0.006976, 0.003917, 0.001494, 0.000379, 6.4e-05)

如果我从genfromtxt调用它工作正常并生成一个二维数组：

>>> np.shape(a)
(918, 24)

返回的内容称为结构化数组，参见例如这里：http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.rec.html http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.rec.html。这是因为您的数据不是同质的，即并非所有元素都具有相同的类型：数据包含字符串（前两列）和浮点数。 Numpy 数组必须是同构的（参见here http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/whatisnumpy.html以获得解释）。

结构化数组通过对每个记录或行使用元组来“解决”同质性的约束，这就是返回的数组是一维的原因：一系列元组，但每个元组（行）由多个字段组成，因此您可以将其视为行和列。不同的列可通过以下方式访问a['nameofcolumn'] e.g. a['Julian_Day'].

删除前两列的转换器时它返回 2D 数组的原因是，在这种情况下，genfromtxt考虑相同类型的所有数据，并返回一个普通的ndarray（默认类型是float，但您可以使用dtype争论）。

EDIT：如果你想使用列名，你可以使用names参数（并设置skip_header只有三个）：

a2 = np.genfromtxt("input.txt", delimiter=',', skip_header=3, names = True, dtype = None,
                  usecols=[0, 1] + radii_indices, converters={0: date_conv, 1: time_conv})

你可以做的例如：

>>> a2['Dateddmmyyyy']
array(['06/03/2006', '06/03/2006', '18/03/2006', '19/03/2006',
       '19/03/2006', '19/03/2006', '19/03/2006', '19/03/2006',
       '19/03/2006', '19/03/2006'], 
      dtype='|S10')