Question

目前我正在使用这种方法：

data = np.array([[0, 0, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 0, 6, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 1, 2,3, 4, 5, 0, 6, 0, 0]])
index = 0
idx = []
for img in range(len(data)):
    img_raw = np.any(data[img])
    if img_raw == 0.0:
        idx.append(index)
    index+=1
data = np.delete(data, idx, axis=0)

有人知道更好的方法吗？

Answer 1

使用逻辑索引：

data = np.zeros(500)
data = data[data!=0]

Answer 2

无论data是什么，Daniel都会回答1d阵列，这在你的情况下似乎已经足够了。如果你的data数组是2d，那么事情变得有点复杂，因为你无法在不改变数组维度的情况下删除你的0。在这种情况下，您可以使用mask-arrays 从您的考虑中删除不需要的值，例如

import numpy as np
ma_data = np.ma.masked_equal(data,0)
print(ma_data)

任何计算，比如卑鄙，标准等等，都不要考虑蒙面值。

从nparray中有效删除零

2 个答案: