这不是一个简单的函数调用，但下面展示了一种删除第i个字段的方法：

In [67]: a
Out[67]: 
array([(1.0, 2.0, 3.0), (4.0, 5.0, 6.0)], 
      dtype=[('A', '<f8'), ('B', '<f8'), ('C', '<f8')])
In [68]: i = 1   # Drop the 'B' field
In [69]: names = list(a.dtype.names)
In [70]: names
Out[70]: ['A', 'B', 'C']
In [71]: new_names = names[:i] + names[i+1:]
In [72]: new_names
Out[72]: ['A', 'C']
In [73]: b = a[new_names]
In [74]: b
Out[74]: 
array([(1.0, 3.0), (4.0, 6.0)], 
      dtype=[('A', '<f8'), ('C', '<f8')])

字符串
作为一个函数打包：

def remove_field_num(a, i):
    names = list(a.dtype.names)
    new_names = names[:i] + names[i+1:]
    b = a[new_names]
    return b

型
删除给定的字段 name 可能更自然：

def remove_field_name(a, name):
    names = list(a.dtype.names)
    if name in names:
        names.remove(name)
    b = a[names]
    return b

型
另外，请查看matplotlib的mlab module中的drop_rec_fields函数。

• 更新 *：请参阅我在How to remove a column from a structured numpy array without copying it?上的回答，以获得一种方法来创建结构化数组的字段子集的视图，而无需复制数组。

在谷歌上搜索了我的方式，并从沃伦的回答中了解了我需要知道的内容后，我忍不住发布了一个更简洁的版本，增加了一个选项，可以一次性有效地删除多个字段：

def rmfield( a, *fieldnames_to_remove ):
    return a[ [ name for name in a.dtype.names if name not in fieldnames_to_remove ] ]

字符串
示例如下：

a = rmfield(a, 'foo')
a = rmfield(a, 'foo', 'bar')  # remove multiple fields at once

型
或者如果我们真的要打高尔夫球，下面是等价的：

rmfield=lambda a,*f:a[[n for n in a.dtype.names if n not in f]]

型

最简单的解决方案是使用内置函数
假设有points_array = np.array这个np.array有多个列，其中一个是“classes”

import numpy.lib.recfunctions as recfc
points_array = recfc.drop_fields(points_array, "classes", usemask=False)

字符串