python:numpy-equivalent of list.pop？

Question

是否有一个numpy方法,相当于poppython列表的内置？popping显然是在numpy数组上工作,我想避免列表转换.

Answer 1

popNumPy数组没有方法,但你可以使用基本切片(因为它返回视图而不是副本,因此效率很高):

In [104]: y = np.arange(5); y
Out[105]: array([0, 1, 2, 3, 4])

In [106]: last, y = y[-1], y[:-1]

In [107]: last, y
Out[107]: (4, array([0, 1, 2, 3]))

如果有pop方法,它将返回last值y并修改y.

以上,

last, y = y[-1], y[:-1]

将最后一个值赋给变量last并进行修改y.

Answer 2

这是一个使用示例numpy.delete()：

import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]])
print(arr)
#  array([[ 1,  2,  3,  4],
#         [ 5,  6,  7,  8],
#         [ 9, 10, 11, 12]])
arr = np.delete(arr, 1, 0)
print(arr)
# array([[ 1,  2,  3,  4],
#        [ 9, 10, 11, 12]])

Answer 3

与 List 不同，numpy 数组没有任何pop()方法，您可以尝试以下一些替代方法 -

• 使用基本切片

>>> x = np.array([1,2,3,4,5])
>>> x = x[:-1]; x
>>> [1,2,3,4]

• 或者，通过使用delete()
  

句法 -np.delete(arr, obj, axis=None)

arr：输入数组
obj：要删除的行号或列号
axis：要删除的轴

>>> x = np.array([1,2,3,4,5])
>>> x = x = np.delete(x, len(x)-1, 0)
>>> [1,2,3,4]

Answer 4

NumPy 数组不存在 Pop，但您可以将 NumPy 索引与数组重组（例如 hstack/vstack 或 numpy.delete()）结合使用来模拟弹出。

以下是我能想到的一些示例函数（当索引为 -1 时显然不起作用，但您可以使用简单的条件来解决此问题）：

def poprow(my_array,pr):
    """ row popping in numpy arrays
    Input: my_array - NumPy array, pr: row index to pop out
    Output: [new_array,popped_row] """
    i = pr
    pop = my_array[i]
    new_array = np.vstack((my_array[:i],my_array[i+1:]))
    return [new_array,pop]

def popcol(my_array,pc):
    """ column popping in numpy arrays
    Input: my_array: NumPy array, pc: column index to pop out
    Output: [new_array,popped_col] """
    i = pc
    pop = my_array[:,i]
    new_array = np.hstack((my_array[:,:i],my_array[:,i+1:]))
    return [new_array,pop]

这将返回没有弹出行/列的数组，以及单独弹出的行/列：

>>> A = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> [A,poparow] = poprow(A,0)
>>> poparow
array([1, 2, 3])

>>> A = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> [A,popacol] = popcol(A,2)
>>> popacol
array([3, 6])