從一個numpy數組中刪除元素的有效方法

Question

從另一個numpy數組中刪除元素的最佳方法是什么？ 基本上我是在np.delete() ，其中數組的順序無關緊要。

import numpy as np
a = np.array([2,1,3])
print a
b = np.array([4,1,2,5,2,3])
b = np.delete(b, a) # doesn't work as desired
print b # want [4,5,2]

迭代a的元素對於大型數組來說非常慢。

Answer 1

這是一種使用sorting的方法 -

def remove_first_match(a,b):
    sidx = b.argsort(kind='mergesort')
    unqb, idx = np.unique(b[sidx],return_index=1)
    return np.delete(b,sidx[idx[np.in1d(unqb,a)]])

樣品運行 -

In [177]: a = np.array([2,1,3])
     ...: b = np.array([4,1,2,5,2,3,2,3])
     ...: 

In [178]: remove_first_match(a,b)
Out[178]: array([4, 5, 2, 2, 3])

In [179]: a = np.array([2,2,1,3])
     ...: b = np.array([4,5])
     ...: 

In [180]: remove_first_match(a,b)
Out[180]: array([4, 5])

Answer 2

您可以使用np.argmax查找沿一組行或列的第一個True元素。 因此，例如，您可以通過以下方式執行此操作的廣播版本：

>>> a = np.array([2,1,3])
>>> b = np.array([4,1,2,5,2,3])
>>> np.delete(b, np.argmax(b == a[:, np.newaxis], axis=1))
array([4, 5, 2])

當然，與許多numpy向量化操作一樣，速度是以分配大小len(a) * len(b)的數組為代價的，因此根據您的輸入，這可能不合適。