如何从numpy数组中删除一些特定的元素?说我有
import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
然后我想从a中删除3,4,7。我所知道的是这些值的下标(index=[2,3,6])。
当前回答
如果我们知道要删除的元素的索引，使用np.delete是最快的方法。但是，为了完整起见，让我添加另一种“删除”数组元素的方法，使用在np.isin的帮助下创建的布尔掩码。该方法允许我们通过直接指定或通过索引来删除元素:
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
按指数移除:
indices_to_remove = [2, 3, 6]
a = a[~np.isin(np.arange(a.size), indices_to_remove)]
按元素删除(不要忘记重新创建原来的a，因为它在前一行中被重写了):
elements_to_remove = a[indices_to_remove] # [3, 4, 7]
a = a[~np.isin(a, elements_to_remove)]
其他回答
如果没有想要删除的元素的索引，可以使用numpy提供的in1d函数。
如果一个一维数组的元素也存在于另一个数组中，则该函数返回True。要删除元素，只需对该函数返回的值求负即可。
注意，这个方法保持原始数组的顺序。
In [1]: import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
rm = np.array([3, 4, 7])
# np.in1d return true if the element of `a` is in `rm`
idx = np.in1d(a, rm)
idx
Out[1]: array([False, False, True, True, False, False, True, False, False])
In [2]: # Since we want the opposite of what `in1d` gives us,
# you just have to negate the returned value
a[~idx]
Out[2]: array([1, 2, 5, 6, 8, 9])
你也可以使用集合:
a = numpy.array([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90])
the_index_list = [2, 3, 6]
the_big_set = set(numpy.arange(len(a)))
the_small_set = set(the_index_list)
the_delta_row_list = list(the_big_set - the_small_set)
a = a[the_delta_row_list]
有一个numpy内置函数可以帮助实现这一点。
import numpy as np
>>> a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> b = np.array([3,4,7])
>>> c = np.setdiff1d(a,b)
>>> c
array([1, 2, 5, 6, 8, 9])
如果我们知道要删除的元素的索引，使用np.delete是最快的方法。但是，为了完整起见，让我添加另一种“删除”数组元素的方法，使用在np.isin的帮助下创建的布尔掩码。该方法允许我们通过直接指定或通过索引来删除元素:
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
按指数移除:
indices_to_remove = [2, 3, 6]
a = a[~np.isin(np.arange(a.size), indices_to_remove)]
按元素删除(不要忘记重新创建原来的a，因为它在前一行中被重写了):
elements_to_remove = a[indices_to_remove] # [3, 4, 7]
a = a[~np.isin(a, elements_to_remove)]
列表理解也是一种有趣的方法。
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
index = np.array([2, 3, 6]) #index is changed to an array.
out = [val for i, val in enumerate(a) if all(i != index)]
>>> [1, 2, 5, 6, 8, 9]
