在Python中通过索引删除数组的列

我试图通过索引删除数组中的观察值。我得到的是：

import numpy as np
test = np.ones([1, 1001])

我想做的是返回一个与test相同的数组，但删除了第5个观察值（即test[0:4和6:]）。有没有简单的方法可以做到这一点？

您可以使用切片和：

请注意，您的索引关闭了一个：

test[0:4和6://code>将删除两个元素而不是一个元素。
您可以使用切片和：

请注意，您的索引关闭了一个：
test[0:4和6:://code>将删除两个元素而不是一个。
Numpy has
delete
，请参阅

在您的情况下，
numpy.delete（test，5，axis=1）
应该执行此操作但：元素未被就地删除，函数返回一个没有第5列的新数组。
Numpy已
删除
，请参阅

在您的情况下，
numpy.delete（test，5，axis=1）
应该执行此操作但是：元素没有被就地删除，函数返回一个没有第5列的新数组。
另一种选择是使用该数组，这取决于您的应用程序，可以提高速度，因为您不必删除条目和/或创建新的
ndarray
，这在numpy中是非常昂贵的操作

例如：

import numpy as np

test = np.ones([1, 1001])
mask = np.zeros((1, 1001))
mask[:,4] = 1
result = np.ma.masked_array(test, mask)

第五个元素现在被屏蔽，可以对
result
执行各种操作，如方法
sum（）
或
mean（）
。更多信息在我给你的链接。如果您想要一个真正的
ndarray
，只需调用
result.compressed（）
。然而，这将执行分配新内存和向其中复制数据的昂贵工作

屏蔽阵列可能对这个特定问题没有好处，但知道它们的存在是件好事。
另一种选择是使用它，根据您的应用程序，它可以提高速度，因为您不必删除条目和/或创建新的
ndarray
，这在numpy中是非常昂贵的操作

例如：

import numpy as np

test = np.ones([1, 1001])
mask = np.zeros((1, 1001))
mask[:,4] = 1
result = np.ma.masked_array(test, mask)

第五个元素现在被屏蔽，可以对
result
执行各种操作，如方法
sum（）
或
mean（）
。更多信息在我给你的链接。如果您想要一个真正的
ndarray
，只需调用
result.compressed（）
。然而，这将执行分配新内存和向其中复制数据的昂贵工作

屏蔽阵列可能对这个特定问题没有好处，但知道它们的存在是件好事。
非常感谢，非常感谢。非常感谢，非常感谢。