numpy.delete() in Python

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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

Ci auguriamo che questo articolo ti abbia aiutato a risolvere il problema. Oltre a numpy.delete() in Python, controlla altri argomenti relativi a __del__.

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A proposito, questo materiale è disponibile anche in altre lingue:



Angelo Nickolson

London | 2022-11-30

__delete__ è tutto un po' confuso 😭 numpy.delete() in Python non è l'unico problema che ho riscontrato. Non sono proprio sicuro che sia il metodo migliore

Javier Schteiner

Warsaw | 2022-11-30

Semplice e chiaro. Grazie per la condivisione. Il mio punto debole è sempre stato il numpy.delete() in Python e altri problemi con il Arrays 😁. Non sono proprio sicuro che sia il metodo migliore

Frank Galleotti

Berlin | 2022-11-30

Grazie per le spiegazioni! Sono rimasto bloccato con numpy.delete() in Python per alcune ore, finalmente l'ho fatto 🤗. Lo userò nella mia tesi di laurea

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