从数组的numpy数组中删除零值答案

【问题标题】：Removing zero values from a numpy array of arrays从数组的numpy数组中删除零值
【发布时间】：2020-06-14 14:02:58
【问题描述】：

原始数据

 [[ 0.00000000e+00  1.00000000e+00 -6.76207728e+00 -1.63236398e+01]
 [ 0.00000000e+00  1.00000000e+00  2.51283367e+01  1.13952157e+02]
 [ 0.00000000e+00  1.00000000e+00  3.11402956e+00 -5.16009612e+02]
 [ 0.00000000e+00  1.00000000e+00  3.10969787e+01  1.82175649e+02]
 [ 1.00000000e+00 -2.31269114e+00 -4.13720127e+02  3.55395844e+03]
 [ 1.00000000e+00  4.54598490e+01  6.19694322e+02  2.61091335e+03]
 [ 1.00000000e+00  7.36925014e-01 -4.49386738e+02 -1.22392549e+03]
 [ 1.00000000e+00  3.29511609e+00 -4.43413555e+02 -4.12677155e+03]]

我试图用下面的这个颂歌删除零

def removeZeroPadding(X):
  res = []
  for poly in enumerate(X):
      tmp = poly[1]
      tmp = tmp[tmp != 0]
      res.append(tmp)
  return res

这会变成

[array([  1.        ,  -6.76207728, -16.32363975]), array([  1.        ,  25.1283367 , 113.95215706]), array([   1.        ,    3.11402956, -516.0096117 ]), array([  1.        ,  31.09697873, 182.17564943]), array([ 1.00000000e+00, -2.31269114e+00, -4.13720127e+02,  3.55395844e+03]), array([1.00000000e+00, 4.54598490e+01, 6.19694322e+02, 2.61091335e+03]), array([ 1.00000000e+00,  7.36925014e-01, -4.49386738e+02, -1.22392549e+03]), array([ 1.00000000e+00,  3.29511609e+00, -4.43413555e+02, -4.12677155e+03])]

如何保持原始数据的结构没有零？谢谢

编辑：它应该看起来像这样

 [[ 1.00000000e+00 -6.76207728e+00 -1.63236398e+01]
 [ 1.00000000e+00  2.51283367e+01  1.13952157e+02]
 [ 1.00000000e+00  3.11402956e+00 -5.16009612e+02]
 [ 1.00000000e+00  3.10969787e+01  1.82175649e+02]
 [ 1.00000000e+00 -2.31269114e+00 -4.13720127e+02  3.55395844e+03]
 [ 1.00000000e+00  4.54598490e+01  6.19694322e+02  2.61091335e+03]
 [ 1.00000000e+00  7.36925014e-01 -4.49386738e+02 -1.22392549e+03]
 [ 1.00000000e+00  3.29511609e+00 -4.43413555e+02 -4.12677155e+03]]

【问题讨论】：

Numpy 提供了一种修剪方法
你想要什么而不是零？
试试这个，arr[arr != 0]
是否要查找由全 0 组成的列并删除它们？
使用“保留结构”，您的意思是要保留数组的初始尺寸（例如，在您的示例中为 4 x 6）？如果是这样，应该用什么值代替你的零？没有？

标签： python numpy

【解决方案1】：

您似乎不想将数组列表作为输出，而是想要一个二维数组（即[[...]] 而不是[array([...]), array([...])]）。

但是，这是不可能的，因为在您通过删除零来修剪它们之后，数组的行最终会具有不同的大小（即，有些最终有 3 个元素，有些有 4 个）。如果您希望它是单个数组，就像数学中的矩阵一样，所有列（和所有行）都需要具有相同数量的元素。

作为替代方案，您可以为要修剪的元素分配不同的值，例如None，也可以create an empty array and fill it。

【讨论】：

【解决方案2】：

你所寻求的基本上是不可能的。您不能同时从每行中删除可变数量的条目，同时保证每行具有相同数量的条目（这是获取[[...]] 类型的ndarray 所必需的。hlzl's answer 解释这个更详细。

以下函数将从每一行的左侧和右侧删除0-entries，但它返回的将是[array([...]), array([...])]类型：

def trim_zeros_in_rows(ndarr):
    return np.array([np.trim_zeros(row) for row in ndarr])

print(trim_zeros_in_rows(np.array([[0., 0., 1., 0.],
                                   [2., 3., 4., 0.]])))

打印：

[array([1.]) array([2., 3., 4.])]

【讨论】：

【解决方案3】：

看看https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.trim_zeros.html trim_zeros。

它会避免for循环

【讨论】：