numpy.delete() पायथन में

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इसके बारे में:
numpy.delete (सरणी, वस्तु, अक्ष = कोई नहीं): उल्लिखित अक्ष के साथ हटाए गए उप-सरणी के साथ एक नया सरणी देता है।
पैरामीटर:

सरणी:  [array_like] इनपुट सरणी। ऑब्जेक्ट:  [int, array of ints] हटाने के लिए उप-सरणी अक्ष:  अक्ष जिसके साथ हम उप-सरणी हटाना चाहते हैं। डिफ़ॉल्ट रूप से, यह ऑब्जेक्ट समतल सरणी पर लागू करने के लिए लागू होता है 

रिटर्न:

उप-सरणी के साथ एक सरणी को एक साथ उल्लिखित ऑब्जेक्ट के अनुसार हटाया जा रहा है दी गई धुरी। 

कोड 1: 1D सरणी से हटाना


# Python प्रोग्राम इलस्ट्रेटिंग
# numpy.delete ()


import गीक के रूप में सुन्न


# 1D पर काम करना

गिरफ्तारी <कोड वर्ग = "कीवर्ड"> = <कोड वर्ग = "सादा"> geek.arange ( <कोड वर्ग = "मान"> 5 <कोड वर्ग = "सादा">)

कोड वर्ग = "कार्य"> प्रिंट <कोड वर्ग = "सादा"> ( <कोड वर्ग = "स्ट्रिंग" "> "गिरफ्तारी:" <कोड वर्ग = "सादा">, गिरफ्तार)

<कोड वर्ग = "कीवर्ड"> प्रिंट <कोड वर्ग = " प्लेन"> ( "Shape:" , arr.shape)


object = 2

a = geek.delete (arr, <कोड क्लास = "फ़ंक्शंस"> ऑब्जेक्ट <कोड क्लास =" प्लेन ">)

<कोड क्लास =" कीवर्ड "> प्रिंट <कोड क्लास ="सादा "> ( "arr 2 बार हटाना:" , a)

Print ( " Shape: " , a.shape)


object = [ <कोड वर्ग =" मान "> 1 <कोड वर्ग =" सादा ">, <कोड वर्ग = "मान"> 2 <कोड वर्ग = "सादा">]

<कोड वर्ग = "सादा"> बी <कोड वर्ग = "कीवर्ड"> = <कोड वर्ग = "सादा"> geek.delete (गिरफ्तारी, <कोड वर्ग = "कार्य"> वस्तु <कोड वर्ग = "सादा">)

<कोड वर्ग = "फ़ंक्शंस"> प्रिंट <कोड क्लास = "सादा"> ( "arr 3 बार हटाना:" , b)

Print ( "Shape :" , a.shape)

आउटपुट:

arr: [0 1 2 3 4 ] एआर को 2 बार दोहराएं: [0 0 1 1 2 2 3 3 4 4] आकार : (10,) गिरफ्तारी 3 बार दोहराना: [0 0 0 ..., 4 4 4] आकार: (15,) 

कोड 2:

< br>

<टेबल बॉर्डर = "0" सेलपैडिंग = "0" सेलस्पेसिंग =" 0 ">

<कोड क्लास ="टिप्पणियां "> # पायथन प्रोग्राम
# numpy.delete ()

import numpy as geek


# 1D पर काम करना

arr = geek .arange ( 12 )। नयी आकृति प्रदान करें ( 3 , 4 )

कोड वर्ग = "कीवर्ड"> प्रिंट <कोड वर्ग = "सादा"> ( <कोड वर्ग = "स्ट्रिंग"> " arr:" , arr)

Print ( "Shape:" , arr.shape)


<कोड वर्ग = "टिप्पणियां"> # 2 डी सरणी से निकालें

<कोड वर्ग = "सादा"> एक <कोड वर्ग = "कीवर्ड"> = <कोड वर्ग = "सादा"> geek.delete (गिरफ्तारी, <कोड वर्ग = "मान"> 1 <कोड वर्ग = "सादा"> , 0 )

"" "

[[0 1 2 3]

[4 5 6 7] - > हटा दिया गया

<कोड वर्ग = "टिप्पणियां"> [8 9 10 11]]

<कोड वर्ग = "टिप्पणियां"> "" "

<कोड वर्ग =" कीवर्ड "> प्रिंट <कोड क्लास =" प्लेन "> ( "arr 2 बार डिलीट करना:" , a )

Print ( "Shape:" , a.shape)


# 2D array से हटाएं

a = geek.delete (arr, < कोड वर्ग = "मान"> 1 <कोड वर्ग = "सादा">, <कोड वर्ग = "मान"> 1 <कोड वर्ग = "सादा">)

<कोड वर्ग = "टिप्पणियां"> "" > [[0 1 * 2 3]

कोड वर्ग = "टिप्पणियां"> [4 5 * 6 7]

<सी ode वर्ग = "अपरिभाषित रिक्त स्थान"> <कोड वर्ग = "टिप्पणियां" > [8 9 * 10 11]]

^

हटाना

"" "

Print ( "arr 2 बार हटाना:" , a)

< कोड वर्ग = "फ़ंक्शंस"> प्रिंट <कोड वर्ग = "सादा"> ( <कोड वर्ग = "स्ट्रिंग">" आकार: " <कोड वर्ग = "सादा">, a.shape)

आउटपुट:

गिरफ्तारी: [[0 1 2 3 ] [4 5 6 7] [8 9 10 11]] आकार: (3, 4) गिरफ्तारी 2 बार हटाना: [[0 1 2 3] [8 9 10 11]] आकार: (2, 4) गिरफ्तारी 2 को हटाना समय: [[0 2 3] [4 6 7] [8 10 11]] आकार: (3, 3) गिरफ्तारी 3 बार हटाना: [0 3 4 5 6 7 8 9 10 11] आकार: (3, 3) 

कोड 3: बूलियन एम आस्क का उपयोग करके विलोपन किया जाता है


<टेबल बॉर्डर = "0" सेलपैडिंग = "0" सेलस्पेसिंग = " 0">

<कोड वर्ग = "टिप्पणियां" > # पायथन प्रोग्राम का चित्रण
# numpy.delete ()


import geek के रूप में सुन्न

गिरफ्तारी <कोड वर्ग = "कीवर्ड"> = <कोड वर्ग = "सादा"> geek.arange ( <कोड वर्ग = "मान"> 5 <कोड वर्ग = "सादा">)

<कोड वर्ग = "कीवर्ड"> प्रिंट <कोड वर्ग = "सादा"> ( <कोड वर्ग = "स्ट्रिंग"> "मूल सरणी:" <कोड वर्ग = "सादा">, गिरफ्तार)

<कोड वर्ग = "सादा"> मुखौटा <कोड वर्ग = "कीवर्ड"> = <कोड वर्ग = "सादा"> geek.ones ( <कोड वर्ग = "कार्य"> लेन <कोड वर्ग = "सादा"> (गिरफ्तारी) ), dtype = bool )


# np.delete के बराबर (गिरफ्तारी, [0,2,4], अक्ष = 0)

मुखौटा [[ <कोड वर्ग = "मान"> 0 <कोड वर्ग = "सादा">, <कोड वर्ग = "मान"> 2 ]] = False

<कोड वर्ग = "फ़ंक्शंस"> प्रिंट <कोड वर्ग = "सादा"> ( <कोड वर्ग = "स्ट्रिंग">" मास्क के रूप में सेट: " <कोड वर्ग = "सादा ">, मास्क)

result = arr [मुखौटा, ...]

Print ( "बूलियन मास्क का उपयोग करके हटाना:" , परिणाम)

आउटपुट:

मूल सरणी: [0 1 2 3 4] मास्क के रूप में सेट: [गलत सच गलत सच सच] बूलियन मास्क का उपयोग कर हटाना: [1 3 4] 

लिंक:
htt ps://docs.scipy.org/ doc / numpy / संदर्भ / उत्पन्न / numpy.delete.html

टिप्पणी:
ये कोड नहीं होंगे ऑनलाइन आईडी के लिए काम करें। कृपया उन्हें अपने सिस्टम पर चलाकर देखें कि वे कैसे काम करते हैं

यह लेख मोहित गुप्ता_ओएमजी द्वारा प्रदान किया गया है