Як видалити конкретні елементи з масиву numpy

Як я можу видалити деякі конкретні елементи з масивного ряду? Скажи, що я

import numpy as np

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

Потім я хочу видалити 3,4,7з a. Все, що я знаю, - це індекс значень ( index=[2,3,6]).

Використовувати numpy.delete () - повертає новий масив із підмасивами вздовж осі, видалених

numpy.delete(a, index)

Для вашого конкретного питання:

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]`

Зауважте, що numpy.delete()повертає новий масив, оскільки скаляри масивів є незмінними, подібно до рядків у Python, тому щоразу, коли до нього вносяться зміни, створюється новий об'єкт. Тобто, щоб процитувати delete() документи :

"Видалена копія arr з елементами, вказаними obj. Зауважте, що видалення не відбувається на місці ..."

Якщо код, який я публікую, має вихід, це результат запуску коду.

Існує нумерована вбудована функція, яка допомагає з цим.

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])

Масив Numpy незмінний , це означає, що ви технічно не можете видалити елемент з нього. Однак ви можете побудувати новий масив без значень, які вам не потрібні, наприклад:

b = np.delete(a, [2,3,6])

Щоб видалити за значенням:

modified_array = np.delete(original_array, np.where(original_array == value_to_delete))

Не будучи онімілим, я зняв:

>>> import numpy as np
>>> import itertools
>>> 
>>> a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
>>> index=[2,3,6]
>>> a = np.array(list(itertools.compress(a, [i not in index for i in range(len(a))])))
>>> a
array([1, 2, 5, 6, 8, 9])

За моїми тестами, це перевершує numpy.delete(). Я не знаю, чому це було б так, можливо, через невеликий розмір початкового масиву?

python -m timeit -s "import numpy as np" -s "import itertools" -s "a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])" -s "index=[2,3,6]" "a = np.array(list(itertools.compress(a, [i not in index for i in range(len(a))])))"
100000 loops, best of 3: 12.9 usec per loop

python -m timeit -s "import numpy as np" -s "a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])" -s "index=[2,3,6]" "np.delete(a, index)"
10000 loops, best of 3: 108 usec per loop

Це досить суттєва різниця (у зворотному напрямку до того, що я очікував), хтось має уявлення, чому це було б так?

Ще дивніше, що передача numpy.delete()списку працює гірше, ніж прокручування списку та надання йому єдиних індексів.

python -m timeit -s "import numpy as np" -s "a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])" -s "index=[2,3,6]" "for i in index:" "    np.delete(a, i)"
10000 loops, best of 3: 33.8 usec per loop

Правка: Схоже, це стосується розміру масиву. З великими масивами, numpy.delete()це значно швидше.

python -m timeit -s "import numpy as np" -s "import itertools" -s "a = np.array(list(range(10000)))" -s "index=[i for i in range(10000) if i % 2 == 0]" "a = np.array(list(itertools.compress(a, [i not in index for i in range(len(a))])))"
10 loops, best of 3: 200 msec per loop

python -m timeit -s "import numpy as np" -s "a = np.array(list(range(10000)))" -s "index=[i for i in range(10000) if i % 2 == 0]" "np.delete(a, index)"
1000 loops, best of 3: 1.68 msec per loop

Очевидно, це все неактуально, тому що ви завжди повинні піти на ясність і уникати винаходити колесо, але мені це було трохи цікаво, тому я подумав, що залишу його тут.

Якщо ви не знаєте індексу, не можете його використовувати logical_and

x = 10*np.random.randn(1,100)
low = 5
high = 27
x[0,np.logical_and(x[0,:]>low,x[0,:]<high)]

Використання np.delete- це найшвидший спосіб зробити це, якщо ми знаємо показники елементів, які ми хочемо видалити. Однак для повноти дозвольте додати ще один спосіб "видалення" елементів масиву за допомогою булевої маски, створеної за допомогою np.isin. Цей метод дозволяє нам видалити елементи, вказавши їх безпосередньо або за їх показниками:

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

Видалити за індексами :

indices_to_remove = [2, 3, 6]
a = a[~np.isin(np.arange(a.size), indices_to_remove)]

Видалити за елементами (не забудьте відтворити оригінал, aоскільки він був переписаний у попередньому рядку):

elements_to_remove = a[indices_to_remove]  # [3, 4, 7]
a = a[~np.isin(a, elements_to_remove)]

Видалити конкретний індекс (я вилучив 16 і 21 з матриці)

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

Вихід:

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

Ви також можете використовувати набори:

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]