如下所示：
http://library.isr.ist.utl.pt/docs/numpy/user/basics.io.genfromtxt.html#choosing-the-data-type
“在除第一种情况之外的所有情况下，输出将是具有结构化 dtype 的一维数组。此 dtype 具有与序列中的项目一样多的字段。字段名称使用 names 关键字定义。”
问题是我该如何解决这个问题？我想将 genfromtxt 与具有列的数据文件一起使用，例如整数，字符串，整数。
如果我这样做：
dtype=(int, "|S5|", int)
然后整个形状从 (x, y) 变为仅 (x, ) 并且当我尝试使用掩码时出现“索引过多”错误。
当我使用 dtype=None 时，我可以保留 2D 结构，但如果第一行的列看起来可能是一个数字，它经常会出错（这经常发生在我的数据集中）。
我怎样才能最好地解决这个问题？
【问题讨论】：
你不能有一个二维数组，这意味着每行都有一个混合数据类型的一维数组，这是不可能的。
拥有一组记录应该不是问题：
In [1]: import numpy as np
In [2]: !cat test.txt
42 foo 41
40 bar 39
In [3]: data = np.genfromtxt('test.txt',
..: dtype=np.dtype([('f1', int), ('f2', np.str_, 5), ('f3', int)]))
In [4]: data
Out[4]:
array([(42, 'foo', 41), (40, 'bar', 39)],
dtype=[('f1', '<i8'), ('f2', '<U5'), ('f3', '<i8')])
In [5]: data['f3']
Out[5]: array([41, 39])
In [6]: data['f3'][1]
Out[6]: 39
如果您需要掩码数组，请看这里：How can I mask elements of a record array in Numpy?
按第一列值屏蔽：
In [7]: data['f1'] == 40
Out[7]: array([False, True], dtype=bool)
In [8]: data[data['f1'] == 40]
Out[8]:
array([(40, 'bar', 39)],
dtype=[('f1', '<i8'), ('f2', '<U5'), ('f3', '<i8')])
【讨论】：