使用迭代从numpy数组中删除元素

Question

什么是从numpy数组中删除元素并检索它们的初始位置的最快方法？下面的代码没有返回应该返回的所有元素：

list = []
for pos,i in enumerate(ARRAY):
    if i < some_condition:
        list.append(pos)  #This is where the loop fails

for _ in list:
    ARRAY = np.delete(ARRAY, _)

- KeVal

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它失败了，因为“p”应该是“pos”。 - John La Rooy

抱歉，之前有错别字，现已更正。 - KeVal

你为什么那么确定错误就在那一行代码？ - user2357112

因为我自己检查了这些元素。 - KeVal

就此而言，“list”通常不是一个好的变量名称选择，因为您会遮蔽内置类型“list”。 :-) - mgilson

Answer 1

你现在的做法似乎很低效。你应该使用更多内置的numpy功能，例如 np.where 或布尔索引。使用类似循环中的np.delete会使你从numpy中获得的性能优势全部消失...

举个例子（使用布尔索引）：

keep = np.ones(ARRAY.shape, dtype=bool)
for pos, val in enumerate(ARRAY):
    if val < some_condition:
        keep[pos] = False
ARRAY = ARRAY[keep]

当然，这可能会更加简化（和概括）：

ARRAY = ARRAY[ARRAY >= some_condition]

编辑

您在评论中提到需要相同的掩码用于操作其他数组，这不是问题。您可以保留掩码并将其用于其他数组：

mask = ARRAY >= some_condition
ARRAY = ARRAY[mask]
OTHER_ARRAY = OTHER_ARRAY[mask]
...

此外（也许这就是你的原始代码不起作用的原因），当你在循环中删除数组的第一个索引时，所有其他项都向左移动一个索引，因此你实际上没有删除最初标记的那些项目。

例如，假设你的原始数组是 [a, b, c, d, e]，并且在初始遍历中，你标记了要删除的索引元素为[0, 2]（a，c）…… 在第一次执行删除循环时，你将删除索引0处的项——这将使你的数组变为：

[b, c, d, e]

现在，在第二次执行删除循环时，您将在新数组中删除索引2处的项：

[b, c, e]

但是看起来，我们实际上删除了 d，而不是我们想要的删除 c！哎呀！

为了解决这个问题，你可能需要使用反向列表 reversed(list)，但这仍然不能保证操作速度。

- mgilson

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我曾考虑使用while循环，但它无法返回非法元素的位置。而我需要这些位置，因为其他一些数组也需要在这些特定位置移除元素（以便稍后可以绘制图形）。 - KeVal

@KeVal -- 这不是问题。只需掌握好掩码并将其用于其他数组即可（请参见我的编辑）。 - mgilson

Answer 2

您不需要迭代，尤其是在这种简单的条件下。而且您真的不需要使用delete：

一个示例数组：

In [693]: x=np.arange(10)

掩码，布尔数组，其中条件为真（或假）：

In [694]: msk = x%2==0
In [695]: msk
Out[695]: array([ True, False,  True, False,  True, False,  True, False,  True, False], dtype=bool)

where函数（或nonzero函数）将其转换为索引。

In [696]: ind=np.where(msk)
In [697]: ind
Out[697]: (array([0, 2, 4, 6, 8], dtype=int32),)

您可以在一次调用中使用整个ind来删除（无需迭代）：

In [698]: np.delete(x,ind)
Out[698]: array([1, 3, 5, 7, 9])

您可以使用ind来保留这些值：

In [699]: x[ind]
Out[699]: array([0, 2, 4, 6, 8])

或者你可以直接使用布尔型变量msk：

In [700]: x[msk]
Out[700]: array([0, 2, 4, 6, 8])

或者使用它的反义词：

In [701]: x[~msk]
Out[701]: array([1, 3, 5, 7, 9])

delete不仅仅是一种布尔掩码。这都是Python代码，所以你可以轻松地学习。

- hpaulj