Làm thế nào để loại bỏ các yếu tố cụ thể trong một mảng numpy

Làm thế nào tôi có thể loại bỏ một số yếu tố cụ thể từ một mảng numpy? Nói tôi có

import numpy as np

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

Sau đó tôi muốn loại bỏ 3,4,7khỏi a. Tất cả những gì tôi biết là chỉ số của các giá trị ( index=[2,3,6]).

Sử dụng numpy.delete () - trả về một mảng mới với các mảng con dọc theo một trục bị xóa

numpy.delete(a, index)

Đối với câu hỏi cụ thể của bạn:

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]`

Lưu ý rằng numpy.delete()trả về một mảng mới vì các vô hướng mảng là bất biến, tương tự như các chuỗi trong Python, vì vậy mỗi lần thay đổi được thực hiện cho nó, một đối tượng mới được tạo. Tức là, để trích dẫn các delete() tài liệu :

"Một bản sao của mảng với các thành phần được chỉ định bởi obj đã bị xóa. Lưu ý rằng việc xóa không xảy ra tại chỗ ..."

Nếu mã tôi đăng có đầu ra, đó là kết quả của việc chạy mã.

Có một chức năng tích hợp gọn gàng để giúp với điều đó.

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])

Một mảng Numpy là bất biến , có nghĩa là về mặt kỹ thuật bạn không thể xóa một mục khỏi nó. Tuy nhiên, bạn có thể xây dựng một mảng mới mà không cần các giá trị bạn không muốn, như thế này:

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

Để xóa theo giá trị:

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

Không phải là một người khó chịu, tôi đã chụp:

>>> 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])

Theo thử nghiệm của tôi, điều này vượt trội hơn numpy.delete(). Tôi không biết tại sao lại như vậy, có thể là do kích thước nhỏ của mảng ban đầu?

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

Đó là một sự khác biệt khá đáng kể (theo hướng ngược lại với những gì tôi đang mong đợi), có ai biết tại sao lại như vậy không?

Thậm chí kỳ lạ hơn, việc vượt qua numpy.delete()một danh sách thực hiện tồi tệ hơn là lặp qua danh sách và đưa ra chỉ số duy nhất.

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

Chỉnh sửa: Nó dường như là để làm với kích thước của mảng. Với mảng lớn, numpy.delete()nhanh hơn đáng kể.

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

Rõ ràng, điều này hoàn toàn không liên quan, vì bạn nên luôn luôn đi cho rõ ràng và tránh phát minh lại bánh xe, nhưng tôi thấy nó hơi thú vị, vì vậy tôi nghĩ tôi sẽ để nó ở đây.

Nếu bạn không biết chỉ mục, bạn không thể sử dụng logical_and

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

Sử dụng np.deletelà cách nhanh nhất để làm điều đó, nếu chúng ta biết các chỉ số của các yếu tố mà chúng ta muốn loại bỏ. Tuy nhiên, để hoàn thiện, hãy để tôi thêm một cách khác để "loại bỏ" các phần tử mảng bằng cách sử dụng mặt nạ boolean được tạo với sự trợ giúp của np.isin. Phương pháp này cho phép chúng tôi loại bỏ các yếu tố bằng cách chỉ định chúng trực tiếp hoặc bằng chỉ số của chúng:

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

Xóa bởi các chỉ số :

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

Xóa bởi các thành phần (đừng quên tạo lại bản gốc avì nó đã được viết lại ở dòng trước):

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

Xóa chỉ mục cụ thể (tôi đã xóa 16 và 21 khỏi ma trận)

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

Đầu ra:

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

Bạn cũng có thể sử dụng các bộ:

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]