Python 删除数组中的每个第n个元素

如何删除数组中的每个第n个元素

import numpy as np

x = np.array([0,10,27,35,44,32,56,35,87,22,47,17])
n = 3  # remove every 3rd element

…类似于

x[0:：n]

的反面？我试过这个，但当然不行：

for i in np.arange(0,len(x),n):
    x = np.delete(x,i)

---

你很接近。。。将整个arange作为要删除的子片传递，而不是尝试依次删除每个元素，例如：

import numpy as np

x = np.array([0,10,27,35,44,32,56,35,87,22,47,17])
x = np.delete(x, np.arange(0, x.size, 3))
# [10 27 44 32 35 87 47 17]

---

如果数组的长度是n的倍数，我只需添加另一种重塑方法：

import numpy as np

x = np.array([0,10,27,35,44,32,56,35,87,22,47,17])
x = x.reshape(-1,3)[:,1:].flatten()
# [10 27 44 32 35 87 47 17]

在我的计算机上，它的运行速度几乎是使用

np.delete的解决方案的两倍（在1.8x到1.9x之间）

您还可以轻松执行奇特的操作，例如每n个值删除m个。
这实际上比
np.delete（x，slice（None，None，3））
@Jaime非常好的观察-没有想到检查
np.delete
是否使用了本机
slice
对象！虽然使用百万物品阵列（事实上它的速度稍微慢一点），但似乎没有任何速度优势，但知道这一点很好-谢谢。这很奇怪。。。在我的系统中，使用slice:
a=np.random.rand（1e6）；%timeit np.delete（a，np.arange（0，1e6，3））-->100个循环，最好3个：每个循环14.5毫秒；%timeit np.delete（a，slice（None，None，3））-->100个循环，每个循环最好3:8.41毫秒
@Jaime使用准确的代码：372/365。。。但偶尔交换——嗯……@Jaime为了科学的利益，我也测试了这个，但测试范围要大得多。我得到的结果是，每圈速度略快，从.251到.267毫秒。