从numpy列表中移除元素

可以使用 numpy 的 delete 函数来移除一个 numpy 数组中的元素。delete 函数接受三个参数：输入数组、要删除的元素的索引或索引数组以及轴方向。例如，我们可以使用以下代码从 numpy 数组中删除第 2 个元素：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
new_arr = np.delete(arr, 1)
print(new_arr)  # 输出 [1, 3, 4, 5]

如果要删除多个元素，可以传递一个索引数组，例如：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
indices = [1, 3]
new_arr = np.delete(arr, indices)
print(new_arr)  # 输出 [1, 3, 5]

如果要删除多维数组中的元素，则需要指定要删除的轴方向。例如，以下代码从一个二维数组中删除第一行和第二列：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
new_arr = np.delete(arr, [0, 2], axis=0)  # 删除第一行
new_arr = np.delete(new_arr, 1, axis=1)   # 删除第二列
print(new_arr)
# 输出：
# [[2 3]
#  [8 9]]

相关问题

numpy一维数组删除元素

### 如何在 NumPy 中从一维数组删除元素

为了从 NumPy 的一维数组中移除特定位置的元素，可以使用 `np.delete` 函数。此函数允许指定要从中删除条目的数组以及这些条目对应的索引[^1]。

下面是一个简单的例子来展示如何操作：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(f'原始数组: {arr}')

# 删除索引为2处的元素 (即第三个元素)
result = np.delete(arr, 2)

print(f'删除后的数组: {result}')

如果想要一次性删除多个不连续的位置上的元素，则可以通过传递一个包含所需移除项索引的列表给第二个参数实现这一点:

indices_to_remove = [0, 4]  # 移除第一个和第五个元素
multi_delete_result = np.delete(arr, indices_to_remove)
print(f'多位置删除后的数组: {multi_delete_result}')

对于那些希望通过布尔掩码来进行更复杂筛选的情况，也可以先创建一个全真(True)或全假(False)的同形状数组作为模板，再依据条件设置部分位为False从而达到排除的效果；之后应用该掩码于原数组之上即可得到过滤后的新数组[^2]。

numpy 创建随机数组，元素不重复

在NumPy库中，创建包含唯一随机元素的数组通常不是直接提供的功能，因为它的核心在于高效的数值计算而非生成完全随机的独特序列。然而，你可以通过结合`numpy.random.choice()`函数和一些自定义逻辑来实现这个需求。

例如，可以先创建一个指定大小的一维数组，然后从中随机抽取唯一的元素：

import numpy as np

def create_unique_random_array(size, low=0, high=100):  # 示例范围在0到100之间
    all_elements = np.arange(low, high)
    unique_array = np.empty(size, dtype=int)  # 初始化一个空数组
    while len(unique_array) < size:
        random_index = np.random.randint(len(all_elements))
        unique_array = np.concatenate((unique_array, [all_elements[random_index]]), axis=0)
        all_elements = np.delete(all_elements, random_index)  # 移除已选元素
    return unique_array

# 使用示例
random_unique = create_unique_random_array(10)
print(random_unique)