如何删除numpy数组中的特定元素

Question

如何从numpy数组中删除一些特定元素？说我有

import numpy as np

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

然后我想删除3,4,7的a.我所知道的是值(index=[2,3,6])的索引.

Answer 1

使用numpy.delete() - 返回一个新数组,其子轴数组沿轴被删除

numpy.delete(a, index)

针对您的具体问题:

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]`

请注意,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,因此每次对其进行更改时,都会创建一个新对象.即,引用delete() 文档:

" 删除了obj指定的元素的arr 副本.注意删除不会就地发生 ......"

如果我发布的代码有输出,则它是运行代码的结果.

Answer 2

有一个numpy内置功能来帮助.

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])

Answer 3

Numpy数组是不可变的,这意味着您在技术上无法从中删除项目.但是,您可以构建一个没有您不想要的值的新数组,如下所示:

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

Answer 4

要按值删除：

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

Answer 5

np.delete如果我们知道要删除的元素的索引，则使用是最快的方法。但是，为了完整起见，让我添加另一种使用在np.isin. 此方法允许我们通过直接指定元素或通过它们的索引来删除元素：

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

按索引删除：

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始文件，a因为它在上一行中被重写了）：

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

Answer 6

不是一个笨拙的人,我拍了一下:

>>> 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])

根据我的测试,这表现优于numpy.delete().我不知道为什么会这样,可能是由于初始阵列的小尺寸？

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

这是一个非常显着的差异(与我期望的方向相反),任何人都知道为什么会出现这种情况？

更奇怪的是,传递numpy.delete()列表比循环遍历列表并给它单个索引更糟糕.

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

编辑:它似乎与数组的大小有关.使用大型阵列,numpy.delete()速度明显更快.

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

显然,这一切都是无关紧要的,因为你应该总是去清楚并避免重新发明轮子,但我发现它有点有趣,所以我想我会留在这里.

Answer 7

如果您没有要删除的元素的索引，可以使用numpy 提供的函数in1d 。

True如果一维数组的元素也存在于第二个数组中，则该函数返回。要删除元素，只需对该函数返回的值取反即可。

请注意，此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])