Numpy Indexing:返回其余部分

Question

numpy索引的简单示例:

In: a = numpy.arange(10)
In: sel_id = numpy.arange(5)
In: a[sel_id]
Out: array([0,1,2,3,4])

如何返回未被sel_id索引的数组的其余部分？我能想到的是:

In: numpy.array([x for x in a if x not in a[id]])
out: array([5,6,7,8,9])

有没有更简单的方法？

Answer 1

对于这个简单的1D情况,我实际上使用了一个布尔掩码:

a = numpy.arange(10)
include_index = numpy.arange(4)
include_idx = set(include_index)  #Set is more efficient, but doesn't reorder your elements if that is desireable
mask = numpy.array([(i in include_idx) for i in xrange(len(a))])

现在你可以得到你的价值观:

included = a[mask]  # array([0, 1, 2, 3])
excluded = a[~mask] # array([4, 5, 6, 7, 8, 9])

注意,a[mask]不一定产生与该场景中输出事项a[include_index]的顺序相同的事物include_index(它应该大致相当于a[sorted(include_index)]).但是,由于排除项目的顺序没有明确定义,因此这应该可以正常工作.

编辑

创建掩码的更好方法是:

mask = np.zeros(a.shape,dtype=bool)
mask[include_idx] = True

(感谢塞伯格).

Answer 2

你可以用布尔掩码很好地做到这一点：

a = numpy.arange(10)

mask = np.ones(len(a), dtype=bool) # all elements included/True.
mask[[7,2,8]] = False              # Set unwanted elements to False

print a[mask]
# Gives (removing entries 7, 2 and 8):
[0 1 3 4 5 6 9]

添加（取自@mgilson）。创建的二进制掩码可以很好地用于取回原始切片，a[~mask]但是这仅在原始索引已排序时才相同。

编辑：向下移动，因为我必须意识到此时我会考虑np.delete越野车（2012 年 9 月）。

您也可以使用np.delete，尽管掩码功能更强大（我认为将来这应该是一个不错的选择）。然而，目前它比上面的慢，并且会产生带有负索引（或给定切片时的步骤）的意外结果。

print np.delete(a, [7,2,8])