從numpy數組中刪除選擇索引處的行

Question

在我的數據集中，我已經接近200行，但是為了進行最少的工作，例如，讓我們假設以下數組：

arr = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], 
               [9,10,11,12], [13,14,15,16], 
               [17,18,19,20], [21,22,23,24]])

我可以對以下3行進行隨機抽樣：

indexes = np.random.choice(np.arange(arr.shape[0]), int(arr.shape[0]/2), replace=False)

使用這些索引，我可以如下選擇測試用例：

testing = arr[indexes]

我想刪除這些索引處的行，並且可以將其余元素用於我的訓練集。

從這里的帖子中看來， training = np.delete(arr, indexes)應該應該這樣做。 但是我得到了一維數組。

我在這里也使用training = arr[indexes.astype(np.bool)]嘗試了建議，但沒有給出training = arr[indexes.astype(np.bool)]分隔。 我在訓練和測試集中都得到了元素[5,6,7,8]。

training = arr[indexes.astype(np.bool)]

testing
Out[101]: 
array([[13, 14, 15, 16],
       [ 5,  6,  7,  8],
       [17, 18, 19, 20]])

training
Out[102]: 
array([[ 1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11, 12]])

知道我在做什么錯嗎？ 謝謝。

Answer 1

要從numpy數組中刪除索引行：

arr = np.delete(arr, indexes, axis=0)

Answer 2

一種方法是使用np.setdiff1d獲取其余的行索引，然后使用這些行索引獲取所需的輸出-

out = arr[np.setdiff1d(np.arange(arr.shape[0]), indexes)]

或使用np.in1d來利用boolean indexing -

out = arr[~np.in1d(np.arange(arr.shape[0]), indexes)]