如何在正确的位置重新插入已删除的数组元素？

Question

我需要在数组中重新插入以前删除的元素。在这种情况下，我需要在修复一组参数后最小化一组参数的损失函数。最小化器只取剩余的未固定子集，但我需要将整个参数集传递给要最小化的函数。

我想过使用 np.delete 和要排除的元素的索引，然后使用 np.insert 以相同的逻辑撤消它，但是由于 np.insert 和 np.delete 在中不对称，以下方法不起作用他们是如何运作的：

import numpy as np
pars = np.array([0,10,20,30,40,50])
exclude = [1,3] # index of elements to exclude

parsSubset = np.delete(pars,exclude)
excludedPars = pars[exclude]
parsRecreated = np.insert(parsSubset,exclude,excludedPars)
print(parsRecreated)

此类代码的输出为[ 0 10 20 40 30 50]

我在下面提供了我的解决方案，但我想知道我是否缺少更优雅的解决方案

Answer 1

这是我的解决方案，创建一个掩码并使用它重新插入：

import numpy as np
pars = np.array([0,10,20,30,40,50])
exclude = [1,3] # index of elements to exclude
mask = np.array([True] * pars.size)
mask[exclude] = False

parsSubset = pars[mask] 
parsRecreated = np.zeros(pars.size)
parsRecreated[mask] = parsSubset
parsRecreated[~mask] = pars[~mask]
print(parsRecreated)

Answer 2

In [24]: pars = np.array([0,10,20,30,40,50])
    ...: exclude = [1,3] # index of elements to exclude
    ...: 
    ...: parsSubset = np.delete(pars,exclude)
In [25]: pars
Out[25]: array([ 0, 10, 20, 30, 40, 50])
In [26]: parsSubset
Out[26]: array([ 0, 20, 40, 50])
In [27]: np.insert(parsSubset,exclude,100)
Out[27]: array([  0, 100,  20,  40, 100,  50])

delete 从pars 中删除这些项目：

In [33]: pars[exclude]
Out[33]: array([10, 30])

insert 在parsSubset 中在这些项目之前添加项目：

In [34]: parsSubset[exclude]
Out[34]: array([20, 50])

insert 适用于当前数组，而不是目标数组。在内部，它确实考虑到一旦在20 之前插入了一个项目，嵌套插入点就会移动。其实它的代码中有一行

indices[order] += np.arange(numnew)

我们可以用自己的减法来弥补：

In [36]: np.insert(parsSubset,exclude-np.arange(2),100)
Out[36]: array([  0, 100,  20, 100,  40,  50])

delete 和 insert 在内部很复杂，因为它们可以处理不同的维度和不同类型的输入（标量、切片、序列）。但是对于这样的序列，两者都可以像您一样使用掩码。您的解决方案没有任何问题，而且很可能更快（没有一般开销）。