返回的结果称为 结构化ndarray
，例如，请参见此处：http :
**//docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.rec.html**
。这是因为您的数据不是同质的，即并非所有元素都具有相同的类型：数据既包含字符串（前两列）又包含浮点数。Numpy数组必须是同质的（请参阅此处以获得解释）。
结构化数组通过为每个记录或行使用元组来“解决”这种同质性约束，这就是返回数组为1D的原因：一系列元组，但是每个元组（行）都包含多个字段，因此您可以将其视为行和列。可访问不同的列，
a['nameofcolumn']例如
a['Julian_Day']。
在删除前两列的转换器时，它返回2D数组的原因是，在这种情况下，它会
genfromtxt考虑相同类型的所有数据，并且会返回一个普通的ndarray（默认类型为float，但是您可以使用该
dtype参数）。
编辑 ：如果要使用列名，则可以使用
names参数（并且
skip_header仅将参数设置为3）：
a2 = np.genfromtxt("input.txt", delimiter=',', skip_header=3, names = True, dtype = None, usecols=[0, 1] + radii_indices, converters={0: date_conv, 1: time_conv})你可以做例如：
>>> a2['Dateddmmyyyy']array(['06/03/2006', '06/03/2006', '18/03/2006', '19/03/2006', '19/03/2006', '19/03/2006', '19/03/2006', '19/03/2006', '19/03/2006', '19/03/2006'], dtype='|S10')
