Numpy Delete用于二维数组

Question

我有一个形状为(10,3)的数组和一个长度为10的索引列表:

import numpy as np
arr = np.arange(10* 3).reshape((10, 3))
idxs = np.array([0, 1, 1, 1, 2, 0, 2, 2, 1 , 0])

我想使用numpy delete(或更适合该任务的numpy函数)删除arr中的值，每一行用idxs表示。那么在arr的第0行中，我要删除第0项，第1项删除第1项，第2项删除第1项，以此类推。

我试过像

np.delete(arr, idxs, axis=1)

，但它不会工作。然后我试着建立一个索引列表，像这样:

idlist = [np.arange(len(idxs)), idxs]
np.delete(arr, idlist)

但这也没有给我想要的结果。

Answer 1

@Quang的回答很好，但可能需要一些解释。

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np.delete适用于整个行或列，而不是从每个行或列中选择元素。

In [30]: arr = np.arange(10* 3).reshape((10, 3))
...: idxs = np.array([0, 1, 1, 1, 2, 0, 2, 2, 1 , 0])

从数组中选择项目很容易:

In [31]: arr[np.arange(10), idxs]
Out[31]: array([ 0,  4,  7, 10, 14, 15, 20, 23, 25, 27])

选择除这些之外的所有内容，需要更多的工作。np.delete是复杂的通用代码，根据删除规范做不同的事情。但它可以做的一件事是创建一个True蒙版，并将删除项设置为False。

对于你方2d的情况，我们可以:

In [33]: mask = np.ones(arr.shape, bool)
In [34]: mask[np.arange(10), idxs] = False
In [35]: arr[mask]
Out[35]: 
array([ 1,  2,  3,  5,  6,  8,  9, 11, 12, 13, 16, 17, 18, 19, 21, 22, 24,
26, 28, 29])

boolean索引生成一个平面数组，因此我们需要重塑以获得2d:

In [36]: arr[mask].reshape(10,2)
Out[36]: 
array([[ 1,  2],
[ 3,  5],
[ 6,  8],
[ 9, 11],
[12, 13],
[16, 17],
[18, 19],
[21, 22],
[24, 26],
[28, 29]])

Quand的回答以另一种方式创造了面具:

In [37]: arr[np.arange(arr.shape[1]) != idxs[:,None]]
Out[37]: 
array([ 1,  2,  3,  5,  6,  8,  9, 11, 12, 13, 16, 17, 18, 19, 21, 22, 24,
26, 28, 29])

Answer 2

让我们尝试通过屏蔽来提取其他项，然后重塑:

arr[np.arange(arr.shape[1]) != idxs[:,None]].reshape(len(arr),-1)

Answer 3

感谢您的问题以及Quang和hpaulj的回答。我只想添加第二个场景，从另一个轴进行删除。

索引现在只有3个元素，因为arr中只有3列，例如:

idxs2 = np.array([1,2,3])

要根据idxs2中的索引删除每列的元素，可以这样做

arr.T[np.array(np.arange(arr.shape[0]) != idxs2[:,None])].reshape(len(idxs2),-1).T

，结果变成:

array([[ 0,  1,  2],
[ 6,  4,  5],
[ 9, 10,  8],
[12, 13, 14],
[15, 16, 17],
[18, 19, 20],
[21, 22, 23],
[24, 25, 26],
[27, 28, 29]])