Question

我正在使用networkx分析网络。 networkx存储在pandas数据帧中，要创建图，我使用存储在numpy数组5053x5053中的一组数据q，然后将序列号（取自numpy数组序列中存储的文件）分配给索引和列：

Import networkx as nx
Import pandas as pd

network = pd.DataFrame (data = q, index = serials, columns = serials)

G = nx.from_numpy_matrix(network.values)

然后我重新标记节点：

G = nx.relabel_nodes(G, dict(enumerate(network.columns)))

我有一个绿色产品给出的子图，我将它们的序列号存储在另一个导入的文件中，例如numpy数组（称为绿色）。我需要一个新的数组来处理绿色的两个子图，而没有绿色从序列中删除绿色的所有元素。

在numpy中有一个函数还是我应该使用数字呢（如何？）？

编辑：这是一个样本。串行是具有5053个值的numpy数组：

[ 10110  10190  10210 ... 970500 970600 999999]

Greens是具有255个值的numpy数组：

[840410 840510 841410 ... 903210 460120 843680]

我希望有一个新的数组，其值具有5053-255，从序列中删除绿色元素。例：将numpy导入为np

a = np.array([1,5,7,9,45,52,59])
b = np.array ([1,9,52])

我想要的输出是

c = np.array([5,7,45,59])

Answer 1

使用np.setdiff1d-返回a中b以外的唯一值。

a = np.array([1,5,7,9,45,52,59])
b = np.array ([1,9,52])

c = np.setdiff1d(a,b)
c
array([ 5,  7, 45, 59])

按值从numpy数组中删除元素

1 个答案: