Python 从numpy数组中删除元素时跟踪删除的索引

我想从numpy数组中删除不满足特定条件的债券的元素。我知道我可以用下面的代码行来做这件事。不过，我还想跟踪已删除元素的索引，我想知道如何才能做到这一点

theoretical_price_for_bonds = theoretical_price_for_bonds[(theoretical_price_for_bonds>75)]

我尝试使用循环从numpy数组中动态删除元素。价格还行，但是

下降的指数

结果只是一个充满

无

的列表：

#To insert values into a list dynamically
class GrowingList(list):
    def __setitem__(self, index, value):
        if index >= len(self):
            self.extend([None]*(index + 1 - len(self)))
        list.__setitem__(self, index, value)

count = 0
dropped_indices = GrowingList()
for x,value in np.ndenumerate(theoretical_price_for_bonds):
    count = count + 1         
    if count < theoretical_price_for_bonds.shape[0]:
        if theoretical_price_for_bonds[count] < 75:
            theoretical_price_for_bonds = np.delete(theoretical_price_for_bonds, (count), axis=0)
            dropped_indices[count] = count

#将值动态插入列表
类增长列表（列表）：
定义设置项（自身、索引、值）：
如果索引>=len（自）：
self.extend（[None]*（索引+1-len（self）））
列表。设置项（自身、索引、值）
计数=0
删除的索引=增长列表（）
对于x，以np.ndenumerate（债券的理论价格）表示的值：
计数=计数+1
如果债券的计数<理论价格.形状[0]：
如果债券的理论价格[计数]<75：
债券的理论价格=np。删除（债券的理论价格，（计数），轴=0）
删除的索引[计数]=计数

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谢谢

如果要跟踪已删除元素的索引，请按住用于索引到数组中的布尔掩码，然后使用

np。其中

：

>>> x = np.array([2,8,3,4,7,6,1])
>>> lix = x > 4
>>> x = x[lix] # this "drops" everything 4 or less
>>> x
array([8, 7, 6])
>>> [dropped] = np.where(~lix) # find the indices that weren't dropped
>>> dropped
array([0, 2, 3, 6])

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您还可以考虑使用一个具有<代码>的索引< >代码>属性，该属性可以用来跟踪丢失的值：

import numpy as np
import pandas as pd

s = pd.Series(np.array([2,8,3,4,7,6,1]))
print(s.values, s.index)
# (array([2, 8, 3, 4, 7, 6, 1]), Int64Index([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype='int64'))

s2 = s[s > 4]
print(s2.values, s2.index)
# (array([8, 7, 6]), Int64Index([1, 4, 5], dtype='int64'))