Python 从numpy阵列中删除子阵列

我正在尝试使用numpy和arcpy从要素类获取二维数组

导入arcpy
进口numpy
locxyarray=arcpy.da.FeatureClassToNumPyArray（“点”，['SHAPE@XY“，”PrimeKey']）

结果是：

数组（[（[506173.74785455684.263900001]，1），
([506175.22869999986, 5455648.723099999], 2),
([506229.03359999973, 5455661.5572999995], 3),
([506250.25939999986, 5455614.169500001], 4),
([506305.54509999976, 5455579.122300001], 5),
([506331.70710000023, 5455688.2129], 6)], 
数据类型=[（'SHAPE@X“，”类似这样的内容：

>>> numpy.array([(x[0][0], x[0][1], x[1]) for x in locxyarray], dtype=np.dtype([('X', np.float), ('Y', np.float), ('PrimeKey', np.int32)]))
array([(506173.7478, 5455684.263900001, 1),
   (506175.22869999986, 5455648.723099999, 2),
   (506229.03359999973, 5455661.5572999995, 3),
   (506250.25939999986, 5455614.169500001, 4),
   (506305.54509999976, 5455579.122300001, 5),
   (506331.70710000023, 5455688.2129, 6)],
  dtype=[('X', '<f8'), ('Y', '<f8'), ('PrimeKey', '<i4')])

>>numpy.array（[（x[0][0]，x[0][1]，x[1]），用于locxyarray中的x），dtype=np.dtype（[（'x'，np.float），（'Y'，np.float），（'PrimeKey'，np.int32）]）
数组（[（506173.74785455684.263900001,1），
(506175.22869999986, 5455648.723099999, 2),
(506229.03359999973, 5455661.5572999995, 3),
(506250.25939999986, 5455614.169500001, 4),
(506305.54509999976, 5455579.122300001, 5),
(506331.70710000023, 5455688.2129, 6)],
dtype=[（'X'，'您可以使用字段的名称

r=[(x['SHAPE@XY'][i][0],x['SHAPE@XY'][i][1],x['PrimeKey'][i]) for i in range(x.shape[0])]
x=np.rec.fromrecords(r, formats = 'f8,f8,i4', names = 'SHAPE@X,SHAPE@Y,PrimeKey')
rec.array([(506173.7478, 5455684.263900001, 1),
       (506175.22869999986, 5455648.723099999, 2),
       (506229.03359999973, 5455661.5572999995, 3),
       (506250.25939999986, 5455614.169500001, 4),
       (506305.54509999976, 5455579.122300001, 5),
       (506331.70710000023, 5455688.2129, 6)], 
      dtype=[('SHAPE@X', '<f8'), ('SHAPE@Y', '<f8'), ('PrimeKey', '<i4')])

r=[（x['SHAPE@XY'][i][0]，x[]SHAPE@XY'][i][1]，x['PrimeKey'][i]）表示范围内的i（x.shape[0]）]
x=np.rec.fromrecords（r，格式='f8，f8，i4'，名称='SHAPE@X,SHAPE@Y，PrimeKey'）
记录数组（[（506173.74785455684.263900001,1），
(506175.22869999986, 5455648.723099999, 2),
(506229.03359999973, 5455661.5572999995, 3),
(506250.25939999986, 5455614.169500001, 4),
(506305.54509999976, 5455579.122300001, 5),
(506331.70710000023, 5455688.2129, 6)], 
数据类型=[（'SHAPE@X“，”
dtype
中您想要的不能是same@Cameron难道你不想要像
np.mean（x['SHAPE@X“]）
？我可以将SHAPE@X及SHAPE@Y直接在我的呼叫线路中…locxyarray=arcpy.da.FeatureClassToNumPyArray（“点”，['SHAPE@X', 'SHAPE@Y“，”PrimeKey']）但是生成的数组仍然有太多的索引，无法计算X或Y列的平均值…（之后，我想将行的primekey拉到平均值的上方和下方，以便能够按X或Y拆分表）我意识到它有点太模糊了，所以我尝试提供上面的更多细节…基本上我需要能够根据X和/或Y对数组进行排序，并按照我想要的顺序（即从北到南，或从东到西）获取相应的PrimeKey。我还需要能够将值一分为二（即抓住东半部，从北到南排列，然后抓住西半部，从北到南排列）我正在努力构建定期位于布局空间中的标签，但根据其数据帧坐标从北到南进行引导和排序…这看起来很有希望…首先我需要平均值，然后也能够在平均值以上的值和以下的值之间拆分数组（也就是说，将标签在页面的左右半部分分开），然后根据Y进行排序将是完美的（让我们从北到南进行标签排序）。尽管如此，我仍在努力让它工作……如果我接受你的建议“np.mean（x['SHAPE@X“]”（或xmean=locxyarray.mean（x[]SHAPE@X']))然后我得到一个错误，它是一个无效的索引…如果我尝试argsort，我得到一个错误，需要一个整数…@Cameropn你试过这个：
np.mean（locxyarray['SHAPE@X“]）
？你有错误吗？@Cameron你可以使用
np.where（locxyarray[]SHAPE@X']