Python 如何从结构化numpy.array访问多个字段？

我遇到了访问多个字段（列）的困难

输入：

a = np.array([(1.0, 2,1),(3.0, 4,2),(9, 3,6)], dtype=[('x', float), ('y', float), ('z', float)])
a=np.reshape(a,(a.shape[0],-1))
a

输出：

array([[(1.0, 2.0, 1.0)],
       [(3.0, 4.0, 2.0)],
       [(9.0, 3.0, 6.0)]], 
      dtype=[('x', '<f8'), ('y', '<f8'), ('z', '<f8')])

数组（[（1.0,2.0,1.0）]，
[(3.0, 4.0, 2.0)],
[(9.0, 3.0, 6.0)]], 
数据类型=[（'x'，'
将列名作为列表传递
使用字段名列表作为数组的索引。结果是一个形状相同的数组，但记录中只有选定字段（具有多个字段的数组元素称为记录）

如果您选择，您可以对结果数组应用更高级别的索引，以仅选择所需的元素。
请考虑有很多列，并且您不想手动添加所有项
-你可以做：
a
的列名将转换为列表。
之后，您可以以列表索引方式或项目方式访问这些列

col_to_ex=list(a.dtype.names)
col_to_ex=col_to_ex[0]+...

或

然后你可以做：

a[:][col_to_ex]

当然。我花了一段时间才意识到你的数组是一维的。但我还是在编辑中添加了该注释，这样答案可能更普遍有用，特别是对初学者。动态提取字段名的好例子。为什么
a[：][col_to_ex]
而不是
a[col_to_ex]
？
col_to_ex=list(a.dtype.names)
col_to_ex=col_to_ex[0]+...

col_to_ex=list(a.dtype.names).remove('y')

a[:][col_to_ex]