索引所有*除了*python中的一个项目

Question

有没有一种简单的方法来索引列表(或数组,或其他)的所有元素,除了特定的索引？例如,

• mylist[3] 将返回位置3的项目

• milist[~3] 将返回除3之外的整个列表

Answer 1

对于列表,您可以使用列表comp.例如,要制作没有第3个元素b的副本a:

a = range(10)[::-1]                       # [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
b = [x for i,x in enumerate(a) if i!=3]   # [9, 8, 7, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

这是非常通用的,可以用于所有迭代,包括numpy数组.如果替换[]为(),b则将是迭代器而不是列表.

或者您可以使用以下方式执行此操作pop:

a = range(10)[::-1]     # a = [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
a.pop(3)                # a = [9, 8, 7, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

在numpy中,您可以使用布尔索引来执行此操作:

a = np.arange(9, -1, -1)     # a = array([9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0])
b = a[np.arange(len(a))!=3]  # b = array([9, 8, 7, 5, 4, 3, 2, 1, 0])

通常,它将比上面列出的列表理解快得多.

Answer 2

>>> l = range(1,10)
>>> l
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> l[:2] 
[1, 2]
>>> l[3:]
[4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> l[:2] + l[3:]
[1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> 

也可以看看

解释Python的切片表示法

Answer 3

我找到的最简单的方法是:

mylist[:x]+mylist[x+1:]

这将产生你mylist没有索引元素x.

Answer 4

如果你正在使用numpy,最接近的,我能想到的是使用面具

>>> import numpy as np
>>> arr = np.arange(1,10)
>>> mask = np.ones(arr.shape,dtype=bool)
>>> mask[5]=0
>>> arr[mask]
array([1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9])

使用itertools没有可以实现类似的东西numpy

>>> from itertools import compress
>>> arr = range(1,10)
>>> mask = [1]*len(arr)
>>> mask[5]=0
>>> list(compress(arr,mask))
[1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9]

Answer 5

使用np.delete！它实际上并没有就地删除任何内容

例子：

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

# a: array([[1, 4],
#           [5, 7],
#           [3, 1]])

ind = np.array([0,1])                                                   

# ind: array([0, 1])

# a[ind]: array([[1, 4],
#                [5, 7]])

all_except_index = np.delete(a, ind, axis=0)                                              
# all_except_index: array([[3, 1]])

# a: (still the same): array([[1, 4],
#                             [5, 7],
#                             [3, 1]])

Answer 6

我将提供一种功能性（不可变）的方法来做到这一点。

1. 标准且简单的方法是使用切片：

   index_to_remove = 3
   data = [*range(5)]
   new_data = data[:index_to_remove] + data[index_to_remove + 1:]
   
   print(f"data: {data}, new_data: {new_data}")
   

   输出：

   data: [0, 1, 2, 3, 4], new_data: [0, 1, 2, 4]
   

2. 使用列表理解：

   data = [*range(5)]
   new_data = [v for i, v in enumerate(data) if i != index_to_remove]
   
   print(f"data: {data}, new_data: {new_data}") 
   

   输出：

   data: [0, 1, 2, 3, 4], new_data: [0, 1, 2, 4]
   

3. 使用过滤功能：

   index_to_remove = 3
   data = [*range(5)]
   new_data = [*filter(lambda i: i != index_to_remove, data)]
   

   输出：

   data: [0, 1, 2, 3, 4], new_data: [0, 1, 2, 4]
   

4. 使用掩蔽。屏蔽由标准库中的itertools.compress函数提供：

   from itertools import compress
   
   index_to_remove = 3
   data = [*range(5)]
   mask = [1] * len(data)
   mask[index_to_remove] = 0
   new_data = [*compress(data, mask)]
   
   print(f"data: {data}, mask: {mask}, new_data: {new_data}")
   

   输出：

   data: [0, 1, 2, 3, 4], mask: [1, 1, 1, 0, 1], new_data: [0, 1, 2, 4]
   

5. 使用Python 标准库中的itertools.filterfalse函数

   from itertools import filterfalse
   
   index_to_remove = 3
   data = [*range(5)]
   new_data = [*filterfalse(lambda i: i == index_to_remove, data)]
   
   print(f"data: {data}, new_data: {new_data}")
   

   输出：

   data: [0, 1, 2, 3, 4], new_data: [0, 1, 2, 4]