删除特定索引(我从矩阵中删除了16和21)

import numpy as np
mat = np.arange(12,26)
a = [4,9]
del_map = np.delete(mat, a)
del_map.reshape(3,4)

输出:

array([[12, 13, 14, 15],
      [17, 18, 19, 20],
      [22, 23, 24, 25]])

过滤不需要的部分:

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
a = a[(a!=3)&(a!=4)&(a!=7)]

如果你有一个要删除的索引列表:

to_be_removed_inds = [2,3,6]
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
a = a[[x for x in range(len(a)) if x not in to_be_removed]]

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])

删除特定索引(我从矩阵中删除了16和21)

import numpy as np
mat = np.arange(12,26)
a = [4,9]
del_map = np.delete(mat, a)
del_map.reshape(3,4)

输出:

array([[12, 13, 14, 15],
      [17, 18, 19, 20],
      [22, 23, 24, 25]])

如果你不知道指数，你可以这样做:

arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
values = [3, 4, 7]
mask = np.isin(arr, values)
arr = np.delete(arr, mask)

这个带mask的语法在1.19中引入。

使用numpy.delete() -返回一个新数组，其子数组沿已删除的轴

numpy.delete(a, index)

关于你的具体问题:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
index = [2, 3, 6]

new_a = np.delete(a, index)

print(new_a) #Prints `[1, 2, 5, 6, 8, 9]`

注意，numpy.delete()返回一个新数组，因为数组标量是不可变的，类似于Python中的字符串，所以每次对它进行更改时，都会创建一个新对象。也就是说，引用delete()文档:

"删除了由obj指定的元素的arr副本。请注意, 删除不会发生在原地……”

如果我发布的代码有输出，它是运行代码的结果。