python - 如何使用条件从多维 numpy 数组中删除子数组？

Question

我正在尝试使用条件从多维 numpy 数组中删除子数组。在这个例子中，我想删除所有包含值 999 的子数组。这是我失败的尝试之一：

a = np.array([[[1,2,3], [1,2,3]],
              [[999,5,6], [4,5,6]],
              [[999,8,9], [7,999,9]]
              ])

for i in range(0,len(a)):
    if 999 in a[i]:
        np.delete(a, i, 0)

我想要的结果是：

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

这只是一个较小的例子，它应该可以帮助我理解一个更大的问题，它看起来像这样：

# win_list_hyper.shape -> (1449168, 233)
# win_list_multi.shape -> (1449168, 12, 5, 5)

win_list_hyper = np.where(win_list_hyper <= 0, -3.40282e+38, win_list_hyper)
win_list_multi = np.where(win_list_multi <= 0, -3.40282e+38, win_list_multi)


# fail!:
for i in range(0,len(win_list_multi)):
    
    if -3.40282e+38 in win_list_multi[i] or -3.40282e+38 in win_list_hyper[i]:
        
        np.delete(win_list_multi, i, 0)
        np.delete(win_list_hyper, i, 0)

（顺便说一句。如果您知道如何提高效率，请告诉我！）

标签： pythonarraysnumpyfor-loopconditional-statements

Answer 1

您的第一次尝试失败，因为np.delete没有就地操作（即它不修改数组，它返回一个新数组）。此外，在迭代数组时从数组中删除元素通常不是一个好主意（除非您知道自己在做什么）。

您可以np.where按如下方式使用：

inds = np.where(a == 999)  # get indices where value equals 999
np.delete(a, inds[0], axis=0)   # delete along first dimension

结果：

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