Python with numpy：如何根据特定索引从二维数组的每一行中删除元素

假设我有一个尺寸为20 x 10的二维numpy阵列

我还有一个长度为20的数组，del_ind

我想根据delu ind从A的每一行中删除一个元素，以得到一个大小为20 x 9的结果数组

我该怎么做

我查看了指定轴为1的np.delete，但这只会从每行的相同位置删除元素

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感谢您的帮助

Numpy不以就地编辑著称；它主要用于静态大小的矩阵。出于这个原因，我建议通过将所需的元素复制到新数组来实现这一点

假设每行删除一列就足够了：

def删除索引（arr，索引）：
结果=np.空（（arr.shape[0]，arr.shape[1]-1））
对于枚举（zip（索引，arr））中的i（删除_索引，行）：
结果[i]=np.delete（行，删除索引）
返回结果

您可能需要构建一个新阵列

幸运的是，您可以使用奇特的索引避免此任务的python循环：

h, w = 20, 10
A = np.arange(h*w).reshape(h, w)
del_ind = np.random.randint(0, w, size=h)
mask = np.ones((h,w), dtype=bool)
mask[range(h), del_ind] = False
A_ = A[mask].reshape(h, w-1)

使用较小的数据集演示：

>>> h, w = 5, 4
>>> %paste
A = np.arange(h*w).reshape(h, w)
del_ind = np.random.randint(0, w, size=h)
mask = np.ones((h,w), dtype=bool)
mask[range(h), del_ind] = False
A_ = A[mask].reshape(h, w-1)

## -- End pasted text --
>>> A
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19]])
>>> del_ind
array([2, 2, 1, 1, 0])
>>> A_
array([[ 0,  1,  3],
       [ 4,  5,  7],
       [ 8, 10, 11],
       [12, 14, 15],
       [17, 18, 19]])

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您可能会考虑屏蔽阵列。否则，numpy并不是专门为此设计的，您可能需要构建一个新的阵列。这是因为数据存储在内存中的方式。您是否可以使用屏蔽数组或任何其他方法（构建新数组或其他方法）提出解决方案，只要它比for循环快？

np.delete

或者像这样使用

keep

屏蔽，或者复制切片，这样做需要更多的代码。事实上我也在考虑同样的方向，但是这个代码比我写的更整洁。非常感谢。