numpy 배열에서 특정 요소를 제거하는 방법

numpy 배열에서 특정 요소를 제거하는 방법

Numpy 어레이에서 특정 요소를 삭제하려면 어떻게 해야 합니까?가지고 있다고 말해 주세요.

import numpy as np

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

그런 다음 제거하려고 합니다.3,4,7부터a제가 아는 것은 값의 색인뿐입니다.index=[2,3,6]).

Use numpy.delete() - 축을 따라 하위 배열이 삭제된 새 배열이 반환됩니다.

numpy.delete(a, index)

구체적인 질문은 다음과 같습니다.

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]`

주의:numpy.delete()배열 스칼라는 Python의 문자열과 마찬가지로 불변이므로 변경할 때마다 새 배열이 생성됩니다.예를 들면,delete() 문서:

obj에 의해 지정된 요소가 제거된 ar의 복사본입니다.삭제는 일괄적으로 이루어지지 않습니다.."

내가 게시한 코드가 출력된 경우 코드를 실행한 결과입니다.

그것을 지원하기 위한 Numpy 기능이 내장되어 있습니다.

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])

Numpy 배열은 변경할 수 없습니다. 즉, Numpy 배열에서 항목을 삭제할 수 없습니다.그러나 다음과 같이 불필요한 값을 사용하지 않고 새 배열을 구성할 수 있습니다.

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

값을 기준으로 삭제하려면:

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

사용.np.delete삭제할 요소의 인덱스를 알고 있다면 가장 빠른 방법입니다.단, 완전성을 위해 다음 방법으로 작성된 부울마스크를 사용하여 어레이 요소를 "삭제"하는 방법을 추가합니다.np.isin이 방법을 사용하면 요소를 직접 지정하거나 인덱스로 요소를 제거할 수 있습니다.

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

인덱스로 제거:

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

요소별로 삭제(원본을 다시 만드는 것을 잊지 마십시오)a이전 행에서 다시 작성되었기 때문에:

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

무감각한 사람이 아니었기 때문에, 나는 다음과 같이 촬영했다.

>>> 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])

내 테스트에 따르면, 이 제품이numpy.delete()초기 어레이의 크기가 작기 때문에 왜 그런지는 모르겠습니다.

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

(제가 기대했던 것과 반대 방향으로) 상당히 큰 차이가 나는데, 왜 이런 일이 일어났는지 아는 사람 있나요?

더 이상하게도, 지나가다numpy.delete()목록은 목록을 루프하여 단일 인덱스를 제공하는 것보다 성능이 떨어집니다.

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

편집: 어레이의 크기와 관련이 있는 것 같습니다.대규모 어레이에서는numpy.delete()훨씬 더 빠릅니다.

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

확실히 이 모든 것은 전혀 관계가 없습니다.명확성을 추구하여 바퀴를 재창조하는 것을 피해야 합니다만, 조금 흥미롭다고 생각했기 때문에, 여기에 두기로 했습니다.

삭제할 요소의 인덱스가 없는 경우 numpy에서 제공하는 in1d 함수를 사용할 수 있습니다.

함수가 반환되다True1차원 배열의 요소가 두 번째 배열에도 존재하는 경우.요소를 삭제하려면 이 함수에 의해 반환된 값을 비활성화해야 합니다.

이 방법을 사용하면 원래 배열의 순서가 유지됩니다.

In [1]: import numpy as np

        a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
        rm = np.array([3, 4, 7])
        # np.in1d return true if the element of `a` is in `rm`
        idx = np.in1d(a, rm)
        idx

Out[1]: array([False, False,  True,  True, False, False,  True, False, False])

In [2]: # Since we want the opposite of what `in1d` gives us, 
        # you just have to negate the returned value
        a[~idx]

Out[2]: array([1, 2, 5, 6, 8, 9])

인덱스를 모르면 사용할 수 없습니다.logical_and

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

특정 인덱스 제거(매트릭스에서 16 및 21 제거)

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

출력:

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

목록 이해도 흥미로운 접근법이 될 수 있습니다.

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
index = np.array([2, 3, 6]) #index is changed to an array.  
out = [val for i, val in enumerate(a) if all(i != index)]
>>> [1, 2, 5, 6, 8, 9]

다음의 세트를 사용할 수도 있습니다.

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]

불필요한 부품을 필터링 합니다.

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

제거할 인덱스 목록이 있는 경우:

to_be_removed_inds = [2,3,6]
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
a = a[[x for x in range(len(a)) if x not in to_be_removed]]

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/10996140/how-to-remove-specific-elements-in-a-numpy-array