刪除numpy的陣列的一些元素

Question

一個有趣的問題：

我想刪除從numpy的陣列的一些元素，但正如下面的簡化示例代碼，如果沒有刪除最後一個元素，它的工作原理，但它失敗如果我們想刪除最後一個元素。 下面的代碼工作正常：

import numpy as np 

values = np.array([0,1,2,3,4,5]) 
print values 
for i in [3,4,1]: 
    values = np.delete(values,i) 
print values 

輸出是：

[0 1 2 3 4 5] 
[0 2 4] 

如果只改變4到5，然後它會失敗：

import numpy as np 

values = np.array([0,1,2,3,4,5]) 
print values 
for i in [3,5,1]: 
    values = np.delete(values,i) 
print values 

錯誤消息：

IndexError: index 5 is out of bounds for axis 0 with size 5 

爲什麼選擇th僅當刪除最後一個元素時纔會發生錯誤？做這些任務的正確方法是什麼？

Answer 1

請記住，np.delete（arr，ind）會刪除索引爲ind的元素，而不是具有該值的元素。

這意味着當你刪除東西時，數組越來越短。所以，你有

values = [0,1,2,3,4,5] 
np.delete(values, 3) 
[0,1,2,4,5] #deleted element 3 so now only 5 elements in the list 
#tries to delete the element at the fifth index but the array indices only go from 0-4 
np.delete(values, 5) 

一個可以解決問題的方法是開始要在降序（如果你真的要刪除陣列）刪除索引排序。

inds_to_delete = sorted([3,1,5], reverse=True) # [5,3,1] 
# then delete in order of largest to smallest ind 

或者：

inds_to_keep = np.array([0,2,4]) 
values = values[inds_to_keep] 

Answer 2

的問題是，你從values所以當你試圖刪除索引5項目有該索引處不再值刪除的項目，它現在是在指數4。

如果對要刪除的索引列表進行排序，並將它們從大到小迭代，應該解決此問題。

import numpy as np 

values = np.array([0,1,2,3,4,5]) 
print values 
for i in [5,3,1]: # iterate in order 
    values = np.delete(values,i) 
print values 

Answer 3

一個可能更快捷的方式（因爲你並不需要刪除的每一個值，但一次全部）使用布爾面膜：

values = np.array([0,1,2,3,4,5]) 
tobedeleted = np.array([False, True, False, True, False, True]) 
# So index 3, 5 and 1 are True so they will be deleted. 
values_deleted = values[~tobedeleted] 
#that just gives you what you want. 

建議上np.delete的numpy的參考

你的問題：刪除一個元素，使得數組變得更短，並且索引5不再位於數組中，因爲前面的索引5現在具有索引4.如果要使用np.delete，則按降序刪除。如果要刪除其中的值（而不是索引），你必須改變的過程有點

np.delete(values, [3,5,1]) 

：

如果你真的要刪除與np.delete使用簡寫。如果你想刪除陣列中的所有值5你可以使用：

values[values != 5] 

或多個值刪除：

to_delete = (values == 5) | (values == 3) | (values == 1) 
values[~to_delete] 

所有這些給你想要的結果，不知道如何您的數據看起來確實如此，所以我無法確定哪一種最合適。

Answer 4

如果你想刪除指數3,4,1的元素，只是做np.delete(values,[3,4,1])。

如果您希望在第一種情況下刪除第四個（index = 3）項目，那麼剩下的第五個和其餘的第二個，由於操作的順序，您刪除第二個，第四個和最初陣列的第六個。因此，第二種情況是失敗的邏輯。

你可以計算這樣的轉變（在第五屆爲例成爲第六位）：

def multidelete(values,todelete): 
    todelete=np.array(todelete) 
    shift=np.triu((todelete>=todelete[:,None]),1).sum(0) 
    return np.delete(values,todelete+shift) 

一些測試：

In [91]: multidelete([0, 1, 2, 3, 4, 5],[3,4,1]) 
Out[91]: array([0, 2, 4]) 

In [92]: multidelete([0, 1, 2, 3, 4, 5],[1,1,1]) 
Out[92]: array([0, 4, 5]) 

注： np.delete不抱怨如果不良指標在列表中，則什麼也不做：np.delete(values,[8])是values。

Answer 5

布爾指數被刪除。你可以像這樣使用函數np.where（）：

values = np.array([0,1,2,3,4,5]) 
print(values) 
for i in [3,5,1]: 
    values = np.delete(values,np.where(values==i)) 
    # values = np.delete(values,values==i) # still works with warning 
print(values)