Question

我有一个形状为（X，Y，Z）的numpy数组。我想检查每个Z维度并真正快速删除非零维度。

详细说明：

我想检查array [：，：，0]是否有任何非零条目。

如果是，请忽略并检查array [：，：，1]。

否则，删除维度数组[：，：，0]

Answer 1

也不是100％确定您的追求，但我想您想要

np.squeeze(array, axis=2)

https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.squeeze.html

Answer 2

我不确定您想要什么，但是希望可以指出正确的方向。

编辑1月1日：
受到@ J.Warren对np.squeeze的使用的启发，我认为np.compress可能更合适。

这一次压缩一次

np.compress((a!=0).sum(axis=(0,1)), a, axis=2) #

解释np.compress中的第一个参数

(a!=0).sum(axis=(0, 1)) # sum across both the 0th and 1st axes. 
Out[37]: array([1, 1, 0, 0, 2])  # Keep the slices where the array !=0

我的第一个答案可能不再重要

import numpy as np

a=np.random.randint(2, size=(3,4,5))*np.random.randint(2, size=(3,4,5))*np.random.randint(2, size=(3,4,5))
# Make a an array of mainly zeroes.
a
Out[31]:
array([[[0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 1],
        [0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0]],

       [[0, 1, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 1],
        [0, 0, 0, 0, 0],
        [1, 0, 0, 0, 0]]])

res=np.zeros(a.shape[2], dtype=np.bool)
for ix in range(a.shape[2]):
    res[ix] = (a[...,ix]!=0).any()

res
Out[34]: array([ True,  True, False, False,  True], dtype=bool)
# res is a boolean array of which slices of 'a' contain nonzero data

a[...,res]
# use this array to index a
# The output contains the nonzero slices
Out[35]:
array([[[0, 0, 0],
        [0, 0, 1],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]],

       [[0, 1, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 0, 1],
        [0, 0, 0],
        [1, 0, 0]]])

删除numpy数组的空维度

2 个答案: