Python 从numpy数组中删除变量

我有一个创建的代码，但我不知道如何删除“canal 1”-红线中的第一个数据，以及“canal 3”-蓝线中的最后一个数据，这些垂直线。两条运河都有266336条记录，你能帮忙吗？ 红色垂直线是第一条记录，蓝色是最后一条记录

import iodata as io
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time

testInstance = io.InputConverter()
start = time.time()
conversionError = io.ConversionError()
#f = testInstance.convert(r"S:\Python\", 1", conversionError)
f = testInstance.convert(r"/Users/Hugo/20160401", "201604010000", 
conversionError)
end = time.time()
print("time elapsed " + str(end - start))

if(conversionError.conversionSucces):
    print("Conversion succesful")
if(conversionError.conversionSucces == False):
    print("Conversion failed: " + conversionError.conversionErrorLog)
print "Done!"

# Create a new subplot for two canals 1 & 3
a = np.amin(f.f)
filename = 'C:/Users/Hugo/20160401/201604010000.dat'
d = open(filename,'rb')
t = u"\u00b0"
headersize = 64
header = d.read(headersize)
ax1 = plt.subplot(211)
ax1.set_title(header[:16] + ', ' +                          # station name
     'Canals: '+header[32:33]+' and '+header[34:35]+ ', '   # canals
     +'Temp'+header[38:43]+t+'C'                            # temperature
    +', '+'Time:'+header[26:32]+', '+'Date'+' '+header[16:26])      # date

plt.ylabel('Pico Tesle [pT]')
plt.xlabel('Time [ms]')
plt.plot(f.f[0,], label='Canal 1', color='r', linewidth=0.75, linestyle="-")
plt.plot(f.f[1,], label='Canal 3', color='b', linewidth=0.75, linestyle="-")
plt.legend(loc='upper right', frameon=False)
plt.grid()
# Create a new subplot for FFT
plt.subplot(212)
plt.title('Fast Fourier Transform')
plt.ylabel('Power [a.u.]')
plt.xlabel('Frequency Hz')
FFTdata = np.sqrt(f.f[0,]*f.f[0,]+f.f[1,]*f.f[1,])**1
samples = FFTdata.size
duration = 300 # in seconds
Fs = float(samples)/duration # sampling frequency (sample/sec)
delta_t = 1.0/Fs
t = np.arange(0, samples, 1)*delta_t
FFTdata_freq = np.abs(np.fft.rfft(FFTdata))**2
freq = np.fft.rfftfreq(samples, d=delta_t)

# Printing data
plt.semilogy(freq, FFTdata_freq)
plt.grid()
#plt.savefig('S:/Hugo/'+"201604010000"+'.png', bbox_inches = 
'tight')
plt.show()

f.f

的内容：

>>> print f.f[0,]
[ -59.57011259 -74.20675537 -90.53224156 ..., -1676.9703173 -1676.9703173 -1676.9703173 ]

>>> print f.f[1,] 
[ 1.48413511e+00 4.96417605e+00 8.39303992e+00 ..., -1.67697032e+03 -1.67697032e+03 -1.67697032e+03] 

iodata代码：

import struct
import numpy as np

class ConversionError:
    def __init__(self):
        self.conversionSucces = True
        self.conversionErrorLog = "Correct"

    def reportFailure(self, errorlog):
        self.conversionSucces = False
        self.conversionErrorLog = errorlog

class DataStruct:
    def __init__(self,f,initTime,headerString):
        self.f = f
        self.initTime = initTime
        self.headerString = headerString

class InputConverter:
    def __init__(self):
        self.midAdc = 65536/2
        self.convFactor = 19.54

    def convert(self,filePath,fileName,conversionLog):
        try:
            d_file = open(filePath + "/" + fileName + ".dat", mode='rb')
         except IOError as e:
            conversionLog.reportFailure(e.strerror)

        file = d_file.read()
        datalen = len(file)
        headerString = file[:43]
        initime, = struct.unpack('>H', file[48:50])
        expectedMatrixWidth = (datalen - 72)/4
        outputMatrix = np.zeros((2, expectedMatrixWidth))
        index = 0;
        print "Processing..."
        for i in range(64, datalen-8, 4):
            e1, e2 = struct.unpack('>HH',file[i:i+4])
            outputMatrix[0, index] = (e1 - self.midAdc)/self.convFactor
            outputMatrix[1, index] = (e2 - self.midAdc)/self.convFactor
            index += 1


        return DataStruct(outputMatrix,initime,headerString)

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您可以尝试使用阵列切片：

plt.plot(f.f[0,][1:], label='Canal 1', color='r', linewidth=0.75, linestyle="-")
plt.plot(f.f[1,][:-1], label='Canal 3', color='b', linewidth=0.75, linestyle="-")

编辑：

由于数据的性质，正如@Dascienz在评论中所建议的那样，切掉不仅仅是第一个/最后一个数据点是合适的。类似这样的情况，第一个和最后50个数据点从两个系列中切掉：

plt.plot(f.f[0,][50:-50], label='Canal 1', color='r', linewidth=0.75, linestyle="-")
plt.plot(f.f[1,][50:-50], label='Canal 3', color='b', linewidth=0.75, linestyle="-")

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关于为什么我的第一个答案似乎没有效果的冗长解释

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从通道1删除第一个数据点和从通道3删除最后一个数据点不会消除异常。许多数据点都有助于它们

查看

f.f[0，]

（运河1，红色）和

f.f[1，]

（运河3，蓝色）的最后三个数据点：它们都是相同的值：

-1676.97003…

。这解释了图右侧的紫色（即红色和蓝色）尖峰

另外，请查看

f.f[0，]

（canal 1，红色）的前三个值：它们大致为

-60

、

-75

和

-90

。很明显，去掉第一个值并不能消除图左侧的异常，在图中，值一直上升到超过

500

，下降到小于

-500

。这些值必须出现在

2

以上的索引处，但仍然远远小于

50000

，这就是为什么它们看起来出现在

0

处

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简言之，为了消除异常，在绘制数据之前，您需要更仔细地清理数据，而不是仅仅切掉第一个和/或最后一个值（这是我最初的答案，我认为正确）。

发生了什么？绘图和以前一样，还是代码抛出并出错？如果是，错误是什么？没有任何变化。未发生任何错误，并且绘图看起来相同。我考虑过定义，例如“samples”等于266336，然后以某种方式链接，然后减去第一个和最后一个记录，但不知道这是否起作用或如何做。print f.f[0，]的输出是什么？Canal 1-红线我的意思是，如果在代码中添加行

print f.f[0，]

，控制台中相应的输出是什么？我希望它类似于

数组（[val1，val2，val3，…]）

。我感兴趣的是前几个

val

s是什么。。。❶ 请不要将第三方库重命名为标准库中的一个模块，我花了一些时间来理解为什么在整个internet中找不到

io.InputConverter

❷ 鉴于

iodata

模块没有文档（可能除了文档字符串），除非您详细解释什么是

f

，否则很难提供帮助-您收到的答案似乎合理，如果答案对您不好，那是因为

f

不是

ndarray

（或者你还没有完全理解答案，谁知道呢…）-请你的问题来解释你对

iodata

东西的使用。我添加了所有内容，对此表示抱歉。如果你表现出对改进的承诺，不必感到抱歉，而且你的编辑显然是朝着正确方向迈出的一步。非常感谢你的帮助。你的回答在一些方面帮助了我，但同时也让我对其中一点感到困惑我的部分代码，我将添加到我的问题中。也许你能帮助我。我的意思是如何将这些更改应用到fft图中（顺便说一句，它还没有完成。但我认为它应该在切片不必要的数据后更改）。