从numpy数组中提取不在索引列表中的元素

Question

我想做类似于NumPy数组所要求的内容，更改不在索引列表中的值 ，但不完全相同。

考虑一个numpy数组：

> a = np.array([0.2, 5.6, 88, 12, 1.3, 6, 8.9])

我知道我可以通过索引列表访问其元素，例如：

> indxs = [1, 2, 5] 
> a[indxs]
array([  5.6,  88. ,   6. ])

但我还需要访问那些不在 indxs列表中的indxs 。 天真地，这是：

> a[not in indxs]
> array([0.2, 12, 1.3, 8.9])

这样做的正确方法是什么？

Answer 1

一种方法是使用布尔掩码并将索引反转为false：

mask = np.ones(a.size, dtype=bool)
mask[indxs] = False
a[mask]

Answer 2

一种方法是使用np.in1d从indxs创建一个掩码，然后将其反转并使用它为所需输出索引输入数组 -

a[~np.in1d(np.arange(a.size),indxs)]

Answer 3

In [170]: a = np.array([0.2, 5.6, 88, 12, 1.3, 6, 8.9])
In [171]: idx=[1,2,5]
In [172]: a[idx]
Out[172]: array([  5.6,  88. ,   6. ])
In [173]: np.delete(a,idx)
Out[173]: array([  0.2,  12. ,   1.3,   8.9])

delete比您真正需要的更通用，根据输入使用不同的策略。 我认为在这种情况下它使用布尔掩码方法（时序应该类似）。

In [175]: mask=np.ones_like(a, bool)
In [176]: mask
Out[176]: array([ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True], dtype=bool)
In [177]: mask[idx]=False
In [178]: mask
Out[178]: array([ True, False, False,  True,  True, False,  True], dtype=bool)
In [179]: a[mask]
Out[179]: array([  0.2,  12. ,   1.3,   8.9])

Answer 4

您可以使用枚举函数，不包括索引：

[x for i, x in enumerate(a) if i not in [1, 2, 5] ]

包括他们：

[x for i, x in enumerate(a) if i in [1, 2, 5]]