Numpy中的Pythonic方式删除元素

在本文中，我们将介绍如何使用Pythonic方式从Numpy数组中删除元素。我们将讨论以下内容：

• 切片删除元素
• 使用boolean mask删除元素
• 使用函数删除元素

阅读更多：Numpy 教程

切片删除元素

在Numpy中，可以使用切片来删除元素。要以Pythonic方式从数组中删除元素，我们可以使用以下方法：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr = np.delete(arr, [1, 3])
print(arr)

输出：

[1 3 5]

在上面的代码中，我们创建一个Numpy数组并使用np.delete()函数删除了1和3位置的元素。切片可以轻松地从数组中删除元素，这是Pythonic代码的一个很好的例子。

使用Boolean Mask删除元素

使用Boolean Mask是另一种Pythonic删除Numpy数组中元素的方法。这种方法的思路是创建一个布尔数组来表示哪些元素应该被删除。以下是一些示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
mask = np.array([True, False, False, True, False, True])
result = arr[~mask]
print(result)

输出：

[2 3 5]

在上面的代码中，我们创建了一个布尔类型的mask数组，并使用它来从数组中删除元素。我们使用了一个~操作符，这是一种计算True和False相反值的方式。

除了手动创建布尔数组之外，我们还可以使用比较运算符来轻松创建一个：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
mask = arr > 3
result = arr[~mask]
print(result)

输出：

[1 2 3]

在上面的代码中，我们使用比较运算符来创建一个布尔数组，该数组表示哪些元素应该被删除。

使用函数删除元素

最后，我们还可以使用函数来以Pythonic的方式从Numpy数组中删除元素。以下是一些示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
arr = arr[np.logical_not(np.logical_or(arr==2, arr==4))]
print(arr)

输出：

[1 3 5 6]

在上面的代码中，我们使用了一个函数来创建一个表示哪些元素删除的布尔数组。我们使用了逻辑非和逻辑或来创建这个布尔数组。这种方式适用于更复杂的函数，例如用于删除NaN值的np.isnan()函数。

总结

在本文中，我们介绍了三种以Pythonic方式从Numpy数组中删除元素的方法。切片、布尔掩码和函数是对于python程序员非常方便的方式。这个知识点需要经常使用，希望大家在实践中能够更好地掌握其中的要点。