Python numpy删除数组值（逻辑零）

简短的故事是：我试图通过使用逻辑零或任何其他方式删除数组中的精确点。

我从定义机翼的一些点的坐标开始。使用它们，我试图形成一个没有交叉线的漂亮多边形。这是通过从点1（任何一个点）开始，然后填充下一个点作为最接近第一个点的点来完成的

坐标加载为xEdge和yEdge。我要做的第一件事是创建一个只有0的副本，如下所示。xEdgeOrdered和yEdgeOrdered将用多边形点填充。我还将创建一个，其中只有一个将用于检查多边形已经获取了哪些值

xEdgeOrdered = np.zeros_like(xEdge)
yEdgeOrdered = np.zeros_like(xEdge)
notUsed = np.ones_like(xEdge)

然后我们以y-最大值为例开始多边形，这里开始问题

startIndex = np.argmax(yEdge)
xEdgeOrdered[0] = xEdge[startIndex]
notUsed[startIndex] = 0 

在最后一行中，当我声明notUsed[startIndex]=0时，我真正想做的是将“USED”值替换为逻辑0——即matlab中的“false”。这样做的目的是，该值不再可访问，基本上从数组中删除

我试图掩盖它（见下文），但我发现它在脚本的下一步中无法完美工作

notUsed = np.ma.masked_where(notUsed == 0, notUsed)

下一步是找到下一个最近点的循环。我将首先尝试用文字描述我正在尝试做的事情，然后附上我的代码（这还不起作用…）

从初始点1开始，我需要使用向量长度找到下一个最近的点。我将尝试所有剩余的要点。为了知道剩下的点是什么，我给我的函数一个参数“notUsed”，如果没有使用该点，它是一个带“1”的数组，如果使用了它，它是一个带“0”的数组（0表示“false”，但我们还没有找到它的用法）。我所做的是将xEdge的副本复制为xEdgewhile，将我们刚才使用的值设置为0，然后要求应该屏蔽value=0

一旦找到最小值，则记录索引位置。使用它，我们可以在xEdgeOrderedn中填充这个新点，并从这个新点开始继续循环。然而，在此之前，我们需要删除我们刚刚使用的索引，以便它不再可访问。如果我们在matlab中，我们将不使用（索引）=false；-问题是如何在Python中实现这一点

这是我想出的代码：

i, z, min = 1, 0, 'inf'
xEdgewhile = xEdge + []; yEdgewhile = yEdge + [];
while i < len(xEdge):
      i = i + 1
      notUsedIndices = indexVector  #This line might be useless
      while z < len(xEdge):
        distance = math.sqrt((xEdgewhile[z] - xEdgeOrdered[(i-1)])**2 + (yEdgewhile[z] - yEdgeOrdered[(i - 1)])**2 )
        if distance < min:
          min, distance_min, = distance, z
        z = z + 1
        print min
      xEdgeOrdered[i] = xEdge[distance_min]
      yEdgeOrdered[i] = yEdge[distance_min]
      xEdgewhile[distance_max], yEdgewhile[distance_min] = 0, 0
      xEdgewhile = np.ma.masked_where(xEdgewhile == 0, xEdgewhile)
      yEdgewhile = np.ma.masked_where(yEdgewhile == 0, yEdgewhile)

i，z，min=1，0，'inf'
xEdgewhile=xEdge+[]；yEdgewhile=yEdge+[]；
当我

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作为参考，我也可以给你的matlab代码，如果它有帮助。长话短说，我试图通过使用逻辑零或任何其他方式删除数组中的精确点。

我不确定我是否完全理解上下文，但关于您的“长话短说”，有几种方法可以删除数组中的特定点。如果要删除与特定值对应的元素，可以使用logicals选择除具有该值的元素之外的所有数组元素。比如说,

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
val = 3
# If you want to delete the value
b = a[a != val]
# If you want the value to become something else (eg. 0)
a[a == val] = 0

b = np.arange(len(a))
# Begin algorithm on a[b]
# Once an element is found in a and should no longer be considered...
b = np.delete(b, index)
# Repeat

请注意，如果

val

在数组中只出现一次，则这只会按照您希望的方式工作。如果有要删除的元素的索引，请使用引用的

numpy.delete（）

或者，如果您不想删除它，只想将其转换为另一个值（例如0）

编辑

同样，如果您根本不想弄乱原始数组，只想不考虑特定的元素，那么可以使用索引数组并相应地删除该数组的元素。比如说,

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
val = 3
# If you want to delete the value
b = a[a != val]
# If you want the value to become something else (eg. 0)
a[a == val] = 0

b = np.arange(len(a))
# Begin algorithm on a[b]
# Once an element is found in a and should no longer be considered...
b = np.delete(b, index)
# Repeat

当索引为2时，注意这个序列的输出

>>> b = np.arange(len(a))
>>> a[b]
array([1, 2, 3, 4, 5])
>>> b = np.delete(b, 2)
>>> a[b]
array([1, 2, 4, 5])

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使用此方法，您可以使数组保持固定，但可以动态修改考虑因素集。

比您更适合您的答案

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这个问题源于Numpy数组的维度是固定的，因此不可能删除它们的任何项。解决方法可以是将该值替换为函数无法访问的另一个值，或者使用列表而不是数组。

为什么不将不希望使用的值设置为NaN或inf？感谢您的澄清。一些简短的注释。如果您想回复某个答案，那么SO上的首选方法是将该回复添加为对原始答案的注释，而不是单独作为一个答案添加。另外，我很高兴你对我的回答表示感谢。一般来说，如果你发现一个答案是好的或有帮助的，那么“向上投票”这个答案被认为是好的做法。如果它确实回答了您的问题，也可以单击该答案上的“接受”。最后，我根据你的评论编辑了我的答案。