如何选择numpy记录数组的一行的列子集？

Question

我知道像这样的语句x[['col1','col2']]可用于从 numpy 记录数组中选择列。我的问题是如何对记录数组的单行执行相同的操作。这是我想做的事情：

Python 2.7.7 (default, Jun  2 2014, 01:41:14)
[...]
IPython 2.1.0 -- An enhanced Interactive Python.
[...]

In [1]: import numpy as np

In [2]: x = np.ones(3, dtype=[('a',float),('b',float),('c',int)])

In [3]: x[['b','c']][0]
Out[3]: (1.0, 1)

In [4]: row0 = x[0]

In [5]: row0['b']
Out[5]: 1.0

In [6]: row0['c']
Out[6]: 1

In [7]: row0[['b','c']]
---------------------------------------------------------------------------
IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-7-287722bfeeaa> in <module>()
----> 1 row0[['b','c']]

IndexError: invalid index

我希望最后一条语句给出结果(1.0, 1)，但我得到了上面显示的错误。如何从中提取指定的列row0？

我的实际应用程序有更多的列，我需要哪些列取决于我所在的行，因此我无法在行之前选择列。由于等效的row0[['b','c']]将被执行多次，我想避免在这里使用 python 循环。

我的部分问题可能是我不知道 的数据类型row0：

In [8]: row0
Out[8]: (1.0, 1.0, 1)

In [9]: row0.dtype
Out[9]: dtype([('a', '<f8'), ('b', '<f8'), ('c', '<i8')])

row0有一个dtype，所以它显然不是一个普通的 Python 元组。但它似乎也不是一个 numpy 数组：

In [10]: type(row0)
Out[10]: numpy.void

Answer 1

问题是，当你这样做时，x[0]你会得到一个np.void带有ndim=0. 您可以x[0:1]改为使用 来获取np.ndarray对象ndim=1，它将接受列选择：

r0 = x[0:1]
r0[['b', 'c']]
#array([(1.0, 1)],
#      dtype=[('b', '<f8'), ('c', '<i4')])

在这种情况下，您还可以将 转换np.void为 a ：np.ndarray

r0 = x[0]
r0 = r0.reshape(-1)

它将接受列选择。