给定条件从numpy数组中删除切片答案

【问题标题】：Deleting slices from numpy array given a condition给定条件从numpy数组中删除切片
【发布时间】：2021-07-05 13:57:23
【问题描述】：

我有一个形状为 (6, 2000, 2) 的 numpy 数组 t_i。如果该行下方该切片中的所有元素都是-1，我需要从数组中删除列切片。假设我在 t_i 的第 i 行。现在对于第 i 行下方的那些列，其中列中的每个元素都是 [-1,-1]，我需要从 t_i 中删除完整的列切片。

我试过这个：

t_iF = t_i[:, t_i[i+1:] != -1]

但我收到此错误：

IndexError: 数组索引过多：数组是 3 维的，但是 4 被索引了

请大家指出正确的方向吗？谢谢！

更新：设 t_i 为：

t1=np.arange(32).reshape(4,4,2)
t1[1:,[1,3]] = -1

在这种情况下，需要删除整个 1 和 3 列切片。

【问题讨论】：

请看：t_i[i+1:] != -1。这会给你一个线索。
您的描述不清楚。请添加源数据示例和预期结果。另一个问题是您的代码看起来很像伪代码，例如i 的值未知。
@adr, yes t_i[i+1:] != -1 返回一个 3D 张量，而我只需要满足不等式的列索引。你能建议我怎么做吗？谢谢！
我正在尝试添加一个。实际上，我需要通过循环进行此更新（即对 i 的值范围执行此步骤）。所以我在一个范围内变化。谢谢！
定义输入和输出以配合散文。

标签： python arrays numpy

【解决方案1】：

np.any 对以下任务非常有帮助：

import numpy as np

t1 = np.arange(32).reshape(4, 4, 2)
t1[1:, [1, 3]] = -1

t_filtered = t1[:, [np.any(t1[i, i:] != -1) for i in range(t1.shape[0])], :]
print(t_filtered.shape) # (4, 3, 2)

【讨论】：

嗨@Stefan 感谢您的帮助。实际上它的 t1[1:,[1,3]] = -1 所以我们没有将整个列切片设为 -1，而是将切片中特定行下方的所有元素设为 -1。
问题描述还是有些不清楚。不过，我现在已经更新了答案，希望这是您所需要的。