list.pop 的 numpy 等效项？

Question

是否有一个 numpy 方法等效于 python 列表的内置 pop？

Popping 显然不适用于 numpy 数组，我想避免列表转换。

Answer 1

重要的是它从原始数组中取出一个并将其删除。 如果你不 ind 单一方法的表面实现来完成这个过程，下面的代码会做你想做的。

import numpy as np

a = np.arange(0, 3)
i = 0
selected, others = a[i], np.delete(a, i)

print(selected)
print(others)

# result:
# 0
# [1 2]

Answer 2

在 Numpy 中检索和删除随机项的最“优雅”的解决方案是：

import numpy as np
import random

arr = np.array([1, 3, 5, 2, 8, 7])
element = random.choice(arr)
elementIndex = np.where(arr == element)[0][0]
arr = np.delete(arr, elementIndex)

对于好奇的编码人员：

np.where() 方法返回两个列表。第一个返回匹配元素的行索引，第二个返回列索引。这在搜索二维数组中的元素时很有用。在我们的例子中，第一个返回列表的第一个元素很有趣。

Answer 3

这是一个使用numpy.delete()的例子：

import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]])
print(arr)
#  array([[ 1,  2,  3,  4],
#         [ 5,  6,  7,  8],
#         [ 9, 10, 11, 12]])
arr = np.delete(arr, 1, 0)
print(arr)
# array([[ 1,  2,  3,  4],
#        [ 9, 10, 11, 12]])

Answer 4

与 List 不同，numpy 数组没有任何 pop() 方法，这里有一些您可以尝试的替代方法-

• 使用基本切片

>>> x = np.array([1,2,3,4,5])
>>> x = x[:-1]; x
>>> [1,2,3,4]

• 或者，通过使用delete()
  

语法 - np.delete(arr, obj, axis=None)

arr：输入数组
obj：要删除的行号或列号
axis：要删除的轴

>>> x = np.array([1,2,3,4,5])
>>> x = x = np.delete(x, len(x)-1, 0)
>>> [1,2,3,4]

Answer 5

NumPy 数组不存在 Pop，但您可以将 NumPy 索引与数组重组结合使用，例如 hstack/vstack 或 numpy.delete()，以模拟弹出。

以下是我能想到的一些示例函数（当索引为 -1 时这些函数显然不起作用，但您可以通过一个简单的条件来解决此问题）：

def poprow(my_array,pr):
    """ row popping in numpy arrays
    Input: my_array - NumPy array, pr: row index to pop out
    Output: [new_array,popped_row] """
    i = pr
    pop = my_array[i]
    new_array = np.vstack((my_array[:i],my_array[i+1:]))
    return [new_array,pop]

def popcol(my_array,pc):
    """ column popping in numpy arrays
    Input: my_array: NumPy array, pc: column index to pop out
    Output: [new_array,popped_col] """
    i = pc
    pop = my_array[:,i]
    new_array = np.hstack((my_array[:,:i],my_array[:,i+1:]))
    return [new_array,pop]

这将返回没有弹出的行/列的数组，以及分别弹出的行/列：

>>> A = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> [A,poparow] = poprow(A,0)
>>> poparow
array([1, 2, 3])

>>> A = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> [A,popacol] = popcol(A,2)
>>> popacol
array([3, 6])

Answer 6

没有用于 NumPy 数组的 pop 方法，但您可以只使用基本切片（这会很有效，因为它返回的是视图，而不是副本）：

In [104]: y = np.arange(5); y
Out[105]: array([0, 1, 2, 3, 4])

In [106]: last, y = y[-1], y[:-1]

In [107]: last, y
Out[107]: (4, array([0, 1, 2, 3]))

如果有 pop 方法，它将返回 y 中的 last 值并修改 y。

以上，

last, y = y[-1], y[:-1]

将最后一个值赋给变量last并修改y。