NumPy：检查字段是否存在

我有一个结构化的

numpy

数组：

>>> import numpy
>>> a = numpy.zeros(1, dtype = [('field0', 'i2'), ('field1', 'f4')])

然后我开始检索一些值。但是，我事先不知道我的数组是否包含某个字段。因此，如果我试图访问一个不存在的字段，我期望得到的是

索引器

：

>>> a[0]['field0']
0
>>> a[0]['field2']
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: invalid index

我还尝试将

numpy

数组作为列表处理，但这不起作用：

>>> if 'field0' in a[0]:
...     print('yes')
... else:
...     print('no')
... 
no

---

因此，问题：是否有方法检查结构化

numpy

数组中是否存在给定字段？

您可以检查

.dtype.names

或

.dtype.fields

：

>>> a.dtype.names
('field0', 'field1')
>>> 'field0' in a.dtype.names
True
>>> a.dtype.fields
mappingproxy({'field0': (dtype('int16'), 0), 'field1': (dtype('float32'), 2)})
>>> 'field0' in a.dtype.fields
True

---

您可以检查

.dtype.names

或

.dtype.fields

：

>>> a.dtype.names
('field0', 'field1')
>>> 'field0' in a.dtype.names
True
>>> a.dtype.fields
mappingproxy({'field0': (dtype('int16'), 0), 'field1': (dtype('float32'), 2)})
>>> 'field0' in a.dtype.fields
True