numpy.delete() in Python

Michael Zippo

Informazioni su:
numpy.delete (array, oggetto, asse = Nessuno): restituisce un nuovo array con sottoarray eliminati insieme all`asse menzionato.
Parametri:

array:  [array_like] array di input. oggetto:  [int, array di ints] Sotto-array da eliminare asse:  Asse lungo il quale vogliamo eliminare i sotto-array. Per impostazione predefinita, l`oggetto viene applicato all`array appiattito

Ritorno:

Un array con un sottoarray eliminato secondo l`oggetto menzionato lungo un asse dato.

Codice 1: rimozione dall`array 1D

# Programma Python che illustra
# numpy.delete ()

import numpy as geek

# Lavorando su 1D

arr = geek.arange ( 5 )

print ( "arr:" , arr)

print ( "Shape:" , arr.shape)

# rimozione dall`array 1D

oggetto = 2

a = geek.delete (arr, oggetto )

print ( "eliminando arr 2 volte:" , a)

print ( " Forma: " , a.shape)

oggetto = [ 1 , 2 ]

b = geek.delete (arr, oggetto )

print ( "eliminando arr 3 volte:" , b)

print ( "Forma :" , a.shape)

Output:

arr: [0 1 2 3 4 ] Ripetendo arr 2 volte: [0 0 1 1 2 2 3 3 4 4] Shape : (10,) Ripetendo arr 3 volte: [0 0 0 ..., 4 4 4] Forma: (15,)

Codice 2:

< br>

# Programma Python che illustra
# numpy.delete ()

importa numpy come geek

# Lavorando su 1D

arr = secchione .arange ( 12 ). reshape ( 3 , 4 )

print ( " arr:" , arr)

print ( "Forma: " , arr.shape)

# rimuovi dall`array 2D

a = geek.delete (arr, 1 , 0 )

"" "

[[0 1 2 3]

[4 5 6 7] - > rimosso

[8 9 10 11]]

"" "

print ( "eliminando arr 2 volte:" , a )

print ( "Forma:" , a.shape)

# rimuovi dall`array 2D

a = geek.delete (arr, < classe codice = "valore"> 1 , 1 )

"" "

[[0 1 * 2 3 ]

[4 5 * 6 7]

[8 9 * 10 11]]

^

cancellazione

"" "

print ( "cancellando arr 2 volte:" , a)

print ( " Forma: " , a.shape)

Output:

arr: [[0 1 2 3 ] [4 5 6 7] [8 9 10 11]] Forma: (3, 4) eliminando arr 2 volte: [[0 1 2 3] [8 9 10 11] ] Forma: (2, 4) eliminando arr 2 volte: [[0 2 3] [4 6 7] [8 10 11]] Forma: (3, 3) eliminando arr 3 volte: [0 3 4 5 6 7 8 9 10 11] Forma: (3, 3)

Codice 3: l`eliminazione viene eseguita utilizzando m ask booleane

# Programma Python che illustra
# numpy.delete()

import insensibile come un secchione

arr = geek.arange ( 5 )

print ( "Matrice originale:" , arr)

mask = geek.ones ( len (arr ), dtype = bool )

# Equivalente a np.delete (arr, [0,2,4 ], axis = 0)

mask [[ 0 , 2 ]] = False

print ( " Maschera impostata come: " , mask)

risultato = arr [maschera, ...]

print ( "Eliminazione utilizzando una maschera booleana:" , risultato)

Output:

Matrice originale: [0 1 2 3 4] Maschera impostata come: [False Vero Falso Vero Vero] Eliminazione mediante maschera booleana: [1 3 4]

Collegamenti:
htt ps://docs.scipy.org/ doc / numpy / riferimento / generato / numpy.delete.html

Note:
Questi codici non verranno lavorare per ID online. Eseguili sui tuoi sistemi per vedere come funzionano

Questo articolo è fornito da Mohit Gupta_OMG