Python 如何在numpy中迭代时删除行

如何像Java那样在numpy中迭代时删除行：

IteratoritMsg=messages.Iterator（）；
while（itMsg.hasNext（））{
消息m=itMsg.next（）；
如果（m！=null）{
itMsg.remove（）；
继续；
}
}

这是我的伪代码。在迭代时删除条目均为0和1的行。

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编写好

numpy

代码需要你以矢量化的方式思考。并不是每个问题都有很好的矢量化，但是对于那些有矢量化的问题，您可以非常轻松地编写干净快速的代码。在这种情况下，我们可以决定要删除/保留哪些行，然后使用这些行索引到数组中：

>>> M
array([[0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1]])
>>> M[~((M == 0).all(1) | (M == 1).all(1))]
array([[0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0]])

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一步一步地，我们可以将

M

与某个东西进行比较，以生成布尔数组：

>>> M == 0
array([[ True, False,  True,  True],
       [ True,  True, False,  True],
       [ True,  True,  True,  True],
       [False, False, False, False]], dtype=bool)

我们可以使用

all

查看行或列是否全部为真：

>>> (M == 0).all(1)
array([False, False,  True, False], dtype=bool)

我们可以使用

|

执行

或
操作：

>>> (M == 0).all(1) | (M == 1).all(1)
array([False, False,  True,  True], dtype=bool)

我们可以使用此选项选择行：

>>> M[(M == 0).all(1) | (M == 1).all(1)]
array([[0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1]])

但是由于这些是我们想要丢弃的行，我们可以使用
~
（NOT）来翻转
False
和
True
：

>>> M[~((M == 0).all(1) | (M == 1).all(1))]
array([[0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0]])


相反，如果我们想保留并非全部
1
或全部
0
的列，我们只需更改正在处理的轴：

>>> M
array([[1, 1, 0, 1],
       [1, 0, 1, 1],
       [1, 0, 0, 1],
       [1, 1, 1, 1]])
>>> M[:, ~((M == 0).all(axis=0) | (M == 1).all(axis=0))]
array([[1, 0],
       [0, 1],
       [0, 0],
       [1, 1]])

为什么要在迭代过程中删除它？如果要进行大量的删除，这可能会非常慢，因为每次删除一行时，都必须进行一次复制。除非有很好的理由，否则你不应该这样做。@DSM记录我要删除的行的索引，然后在迭代结束时删除它怎么样？@DSM，我的目标是从逻辑矩阵a中获得最大置换矩阵B，这是我描述的。删除条目都是0和1的列怎么样？@QiankunSU:all
的参数是轴。将
all（1）
替换为
all（axis=0）
，然后使用
M[：，~（formula）]
。感谢您提供详细的分步说明。另一方面，如果我们想迭代ndarray的行，是否可以在执行时删除？我想知道它是否会在迭代中引起问题。
>>> M
array([[1, 1, 0, 1],
       [1, 0, 1, 1],
       [1, 0, 0, 1],
       [1, 1, 1, 1]])
>>> M[:, ~((M == 0).all(axis=0) | (M == 1).all(axis=0))]
array([[1, 0],
       [0, 1],
       [0, 0],
       [1, 1]])