Numpy dizisindeki belirli öğeleri kaldırma

Bazı belirli öğeleri bir numpy dizisinden nasıl kaldırabilirim? Söyle bende

import numpy as np

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

Sonra kaldırmak istediğiniz 3,4,7dan a. Tek bildiğim değerler ( index=[2,3,6]) dizinidir .

Numpy.delete () kullan - silinmiş bir eksen boyunca alt diziler içeren yeni bir dizi döndürür

numpy.delete(a, index)

Özel sorunuz için:

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]`

Dizi skalerleri Python'daki dizelere benzer şekilde değiştirilemediğinden numpy.delete()yeni bir dizi döndürdüğünü unutmayın , bu nedenle her değişiklik yapıldığında yeni bir nesne oluşturulur. Yani, belgeleri alıntılamak için :delete()

" Obj tarafından belirtilen öğelerin yer aldığı arr kopyası . Silme işleminin yerinde gerçekleşmediğini unutmayın ..."

Gönderdiğim kodun çıktısı varsa, kod çalıştırmanın sonucudur.

Bu konuda yardımcı olacak yerleşik bir fonksiyon var.

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 dizisi değiştirilemez , yani teknik olarak bir öğeyi ondan silemezsiniz. Ancak, istemediğiniz değerler olmadan yeni bir dizi oluşturabilirsiniz, örneğin:

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

Değere göre silmek için:

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

Numpy olmayan biri olarak, bir çekim yaptım:

>>> 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])

Testlerime göre, bu daha iyi performans gösteriyor numpy.delete(). Neden ilk dizi küçük boyutu nedeniyle, böyle olacağını bilmiyorum?

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

Bu oldukça önemli bir fark (beklediğimin tersi yönde), bunun neden böyle olacağına dair herhangi bir fikri olan var mı?

Daha da garip numpy.delete()bir şekilde, bir listeyi iletmek , listede dolaşmak ve listeye tekli indeksler vermekten daha kötü sonuç verir.

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

Düzenleme: Dizinin boyutu ile ilgili gibi görünüyor. Büyük dizilerle, numpy.delete()önemli ölçüde daha hızlıdır.

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

Açıkçası, her zaman netlik için gitmeli ve tekerleği yeniden icat etmekten kaçınmalısınız, ancak biraz ilginç buldum, bu yüzden burada bırakacağımı düşündüm.

Dizini bilmiyorsanız, logical_and

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

np.deleteKaldırmak istediğimiz öğelerin indekslerini biliyorsanız, bunu yapmanın en hızlı yolu kullanmaktır . Ancak, tamlık için, yardımıyla oluşturulan bir boole maskesi kullanarak dizi öğelerini "kaldırmanın" başka bir yolunu eklememe izin verin np.isin. Bu yöntem, öğeleri doğrudan veya dizinleriyle belirterek kaldırmamızı sağlar:

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

Endekslere göre kaldır :

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

Öğelere göre kaldır (orijinali aönceki satırda yeniden yazıldığı için yeniden oluşturmayı unutmayın ):

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

Belirli dizini kaldır (16 ve 21'i matristen kaldırdım)

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

Çıktı:

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

Kümeleri de kullanabilirsiniz:

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]