98

我有一个可能看起来像这样的数组：

ANOVAInputMatrixValuesArray = [[ 0.96488889, 0.73641667, 0.67521429, 0.592875, 
0.53172222], [ 0.78008333, 0.5938125, 0.481, 0.39883333, 0.]]

请注意，其中一行末尾的值为零。我想删除任何包含零的行，同时保留所有单元格中包含非零值的任何行。

但是数组每次填充时都会有不同的行数，并且每次都将位于不同的行中。

我使用以下代码行获取每行中非零元素的数量：

NumNonzeroElementsInRows    = (ANOVAInputMatrixValuesArray != 0).sum(1)

对于上面的数组，NumNonzeroElementsInRows包含：[5 4]

5 表示第 0 行中的所有可能值都非零，而 4 表示第 1 行中的可能值之一为零。

因此，我尝试使用以下代码行来查找和删除包含零值的行。

for q in range(len(NumNonzeroElementsInRows)):
    if NumNonzeroElementsInRows[q] < NumNonzeroElementsInRows.max():
        p.delete(ANOVAInputMatrixValuesArray, q, axis=0)

但是由于某种原因，这段代码似乎没有做任何事情，即使执行大量打印命令表明所有变量似乎都正确填充到代码中。

必须有一些简单的方法来简单地“删除任何包含零值的行”。

谁能告诉我要写什么代码来完成这个？

4

6 回答 6

185

从数组中删除行和列的最简单方法是numpy.delete方法。

假设我有以下数组x：

x = array([[1,2,3],
        [4,5,6],
        [7,8,9]])

要删除第一行，请执行以下操作：

x = numpy.delete(x, (0), axis=0)

要删除第三列，请执行以下操作：

x = numpy.delete(x,(2), axis=1)

因此，您可以找到其中包含 0 的行的索引，将它们放入列表或元组中，并将其作为函数的第二个参数传递。

于 2012-07-26T05:48:21.327 回答
14

这是一个单行（是的，它类似于 user333700，但更简单一点）：

>>> import numpy as np
>>> arr = np.array([[ 0.96488889, 0.73641667, 0.67521429, 0.592875, 0.53172222], 
                [ 0.78008333, 0.5938125, 0.481, 0.39883333, 0.]])
>>> print arr[arr.all(1)]
array([[ 0.96488889,  0.73641667,  0.67521429,  0.592875  ,  0.53172222]])

顺便说一句，这种方法比大型矩阵的掩码数组方法快得多。对于 2048 x 5 矩阵，此方法大约快 1000 倍。

顺便说一句，user333700 的方法（来自他的评论）在我的测试中稍微快一些，尽管我不知道为什么。

于 2010-10-07T03:33:29.393 回答
5

这类似于您原来的方法，并且会比unutbu 的 answer使用更少的空间，但我怀疑它会更慢。

>>> import numpy as np
>>> p = np.array([[1.5, 0], [1.4,1.5], [1.6, 0], [1.7, 1.8]])
>>> p
array([[ 1.5,  0. ],
       [ 1.4,  1.5],
       [ 1.6,  0. ],
       [ 1.7,  1.8]])
>>> nz = (p == 0).sum(1)
>>> q = p[nz == 0, :]
>>> q
array([[ 1.4,  1.5],
       [ 1.7,  1.8]])

顺便说一句，你的线路p.delete()对我不起作用 - ndarrays 没有.delete属性。

于 2010-10-06T23:14:01.313 回答
2

numpy 提供了一个简单的函数来做同样的事情：假设你有一个掩码数组'a'，调用 numpy.ma.compress_rows(a) 将删除包含掩码值的行。我想这样会快得多……

于 2011-04-21T12:12:09.243 回答
1 
import numpy as np 
arr = np.array([[ 0.96488889, 0.73641667, 0.67521429, 0.592875, 0.53172222],[ 0.78008333, 0.5938125, 0.481, 0.39883333, 0.]])
print(arr[np.where(arr != 0.)])
于 2018-08-20T20:29:53.073 回答
-1

我可能来不及回答这个问题，但我想分享我的意见以造福社区。对于此示例，让我将您的矩阵称为“ANOVA”，并且我假设您只是尝试从该矩阵中删除仅在第 5 列中为 0 的行。

indx = []
for i in range(len(ANOVA)):
    if int(ANOVA[i,4]) == int(0):
        indx.append(i)

ANOVA = [x for x in ANOVA if not x in indx]
于 2018-03-04T21:12:23.050 回答