如何在 numpy 中迭代时删除行

Question

如何在numpy中迭代时删除行，就像Java一样：

Iterator < Message > itMsg = messages.iterator();
while (itMsg.hasNext()) {
    Message m = itMsg.next();
    if (m != null) {
        itMsg.remove();
        continue;
    }
}

这是我的伪代码。在迭代时删除条目均为 0 和 1 的行。

#! /usr/bin/env python
import numpy as np
M = np.array(
    [
        [0, 1 ,0 ,0],
        [0, 0, 1, 0],
        [0, 0, 0, 0], #remove this row whose entries are all 0
        [1, 1, 1, 1]  #remove this row whose entries are all 1
    ])

it = np.nditer(M, order="K", op_flags=['readwrite'])
while not it.finished :
    row = it.next()     #how to get a row?
    sumRow = np.sum(row)
    if sumRow==4 or sumRow==0 : #remove rows whose entries are all 0 and 1 as well
        #M = np.delete(M, row, axis =0)
        it.remove_axis(i)  #how to get i?

Answer 1

编写好的numpy代码需要你以矢量化的方式思考。 并非每个问题都有良好的矢量化，但对于那些有问题的问题，您可以非常轻松地编写干净快速的代码。 在这种情况下，我们可以决定要删除/保留哪些行，然后使用它来索引到数组中：

>>> M
array([[0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1]])
>>> M[~((M == 0).all(1) | (M == 1).all(1))]
array([[0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0]])

---

一步

一步地，我们可以将M与制作布尔数组的东西进行比较：

>>> M == 0
array([[ True, False,  True,  True],
       [ True,  True, False,  True],
       [ True,  True,  True,  True],
       [False, False, False, False]], dtype=bool)

我们可以使用 all 来查看一行或一列是否全部为真：

>>> (M == 0).all(1)
array([False, False,  True, False], dtype=bool)

我们可以使用 | 来执行or操作：

>>> (M == 0).all(1) | (M == 1).all(1)
array([False, False,  True,  True], dtype=bool)

我们可以使用它来选择行：

>>> M[(M == 0).all(1) | (M == 1).all(1)]
array([[0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1]])

但是由于这些是我们想要丢弃的行，因此我们可以使用 ~ （NOT） 来翻转False并True：

>>> M[~((M == 0).all(1) | (M == 1).all(1))]
array([[0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0]])

---

相反，如果我们想保留不全1或全0的列，我们只需要更改我们正在处理的轴：

>>> M
array([[1, 1, 0, 1],
       [1, 0, 1, 1],
       [1, 0, 0, 1],
       [1, 1, 1, 1]])
>>> M[:, ~((M == 0).all(axis=0) | (M == 1).all(axis=0))]
array([[1, 0],
       [0, 1],
       [0, 0],
       [1, 1]])