Câu trả lời:
Đối với một danh sách , bạn có thể sử dụng một comp danh sách. Ví dụ: để tạo b
bản sao của a
không có phần tử thứ 3:
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]
Điều này rất chung chung và có thể được sử dụng với tất cả các tệp lặp, bao gồm các mảng không có hạt. Nếu bạn thay thế []
bằng ()
, b
sẽ là một trình lặp thay vì một danh sách.
Hoặc bạn có thể làm điều này tại chỗ với 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]
Trong numpy, bạn có thể làm điều này với lập chỉ mục boolean:
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])
nói chung sẽ nhanh hơn nhiều so với việc hiểu danh sách được liệt kê ở trên.
>>> 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]
>>>
Xem thêm
Cách đơn giản nhất mà tôi tìm thấy là:
mylist[:x]+mylist[x+1:]
điều đó sẽ tạo ra của bạn mylist
mà không có phần tử tại chỉ mục x
.
Nếu bạn đang sử dụng numpy, gần nhất, tôi có thể nghĩ đến là sử dụng mặt nạ
>>> 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])
Một cái gì đó tương tự có thể đạt được sử dụng itertools
mà không cầnnumpy
>>> 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]
np.arange(len(arr)) != 3
mặt nạ, bởi vì sau đó nó có thể được nội dòng, ví dụ arr[~(np.arange(len(arr)) == 3)]
hoặc bất cứ điều gì.
Sử dụng np.delete
! Nó không thực sự xóa bất cứ thứ gì tại chỗ
Thí dụ:
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]])
Tôi sẽ cung cấp một cách thực hiện chức năng (không thể thay đổi).
Cách làm tiêu chuẩn và dễ dàng là sử dụng phương pháp cắt lát:
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}")
Đầu ra:
data: [0, 1, 2, 3, 4], new_data: [0, 1, 2, 4]
Sử dụng khả năng hiểu danh sách:
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}")
Đầu ra:
data: [0, 1, 2, 3, 4], new_data: [0, 1, 2, 4]
Sử dụng chức năng bộ lọc:
index_to_remove = 3
data = [*range(5)]
new_data = [*filter(lambda i: i != index_to_remove, data)]
Đầu ra:
data: [0, 1, 2, 3, 4], new_data: [0, 1, 2, 4]
Sử dụng mặt nạ. Tạo mặt nạ được cung cấp bởi hàm itertools.compress trong thư viện chuẩn:
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}")
Đầu ra:
data: [0, 1, 2, 3, 4], mask: [1, 1, 1, 0, 1], new_data: [0, 1, 2, 4]
Sử dụng hàm itertools.filterfalse từ thư viện chuẩn Python
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}")
Đầu ra:
data: [0, 1, 2, 3, 4], new_data: [0, 1, 2, 4]
Lưu ý rằng nếu biến là danh sách danh sách, một số cách tiếp cận sẽ không thành công. Ví dụ:
v1 = [[range(3)] for x in range(4)]
v2 = v1[:3]+v1[4:] # this fails
v2
Đối với trường hợp chung, sử dụng
removed_index = 1
v1 = [[range(3)] for x in range(4)]
v2 = [x for i,x in enumerate(v1) if x!=removed_index]
v2
numpy.concatenate
.