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Question

我试图得到一个数组A（N，3）的切片（例如元素1-3和5-N），避免使用numpy.delete。该过程的示例如下：

 [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[3,2,1]] ==>  [[1,2,3],[3,2,1]]

我希望使用像

这样的东西

A[A != [1,2,3] ].reshape()

但是这会执行元素比较，从而删除比我想要的更多的元素。怎么做呢？我提出了这个想法，但似乎太复杂和缓慢：

A_removed = A[first_removed:last:removed,:] 
mask      = np.not_equal(A[:,None],A_removed)
mask      = np.logical_and.reduce(mask,1)
A         = A[mask].reshape()

有没有办法以更快/更清洁的方式做到这一点？

PD假设A的任何两个元素都不等于

Answer 1

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重读这个问题，我现在非常确定OP想要与我最初发布的内容相反。以下是你如何做到的：

import numpy as np

def selectRow(arr, selrow):
    selset = set(selrow)
    return np.array([row for row in arr if selset == set(row)])

arr = np.array([
    [1,2,3],
    [4,5,6],
    [7,8,9],
    [3,2,1]
])

selectRow(arr, [1,2,3])

输出：

array([[1, 2, 3],
       [3, 2, 1]])

我暂时保留原来的答案，以防我错了。

原始答案

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如何：

import numpy as np

def withoutRow(arr, badrow):
    return np.array([row for row in arr if not np.array_equal(row, badrow)])

然后你将这样使用：

arr = np.array([
    [1,2,3],
    [4,5,6],
    [7,8,9],
    [3,2,1]
])

withoutRow(arr, [1,2,3])

输出：

array([[4, 5, 6],
       [7, 8, 9],
       [3, 2, 1]])

withoutRow应该相当有效（特别是与布尔索引相比），因为只有一个循环（在原始数组的行上），你只需要构建一个新的数组（返回值）。

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如果要删除任何具有匹配坐标的点而不考虑坐标的顺序，则可以使用：

def withoutRowUnordered(arr, badrow):
    badset = set(badrow)
    return np.array([row for row in arr if badset != set(row)])

withoutRowUnordered(arr, [1,2,3])

输出：

array([[4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

快速高效的数组切片，避免删除操作

1 个答案:

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