从另一个数组中删除一个numpy数组中的元素的有效方法答案

【问题标题】：Efficient way to delete elements in one numpy array from another从另一个数组中删除一个numpy数组中的元素的有效方法
【发布时间】：2016-11-16 04:42:35
【问题描述】：

从另一个 numpy 数组中删除元素的最佳方法是什么？基本上我在np.delete() 之后，数组的顺序无关紧要。

import numpy as np
a = np.array([2,1,3])
print a
b = np.array([4,1,2,5,2,3])
b = np.delete(b, a) # doesn't work as desired
print b # want [4,5,2]

迭代a 的元素对于大型数组来说非常慢。

【问题讨论】：

你为什么要[4,5,2]？ 2 也在 a 中，所以应该删除它，b 将是 [4,5]。
@Evert 我试图只删除a 中元素的第一个实例。正如所写的a 有两个2。
如果a = [2,2,1,3], b == [4,5]?如果a = [2,2,2,1,3] 怎么办？你的案子目前的情况太不具体了。
@Evert 是的，在你的第一种情况下，我想要b == [4,5]。在第二种情况下，我已经知道a 只包含b 中的元素。
@JohnCrow a 是否也会有重复值，例如：a = [2,2,1,3]？

标签： python arrays performance numpy

【解决方案1】：

这是一种使用sorting的方法-

def remove_first_match(a,b):
    sidx = b.argsort(kind='mergesort')
    unqb, idx = np.unique(b[sidx],return_index=1)
    return np.delete(b,sidx[idx[np.in1d(unqb,a)]])

示例运行 -

In [177]: a = np.array([2,1,3])
     ...: b = np.array([4,1,2,5,2,3,2,3])
     ...: 

In [178]: remove_first_match(a,b)
Out[178]: array([4, 5, 2, 2, 3])

In [179]: a = np.array([2,2,1,3])
     ...: b = np.array([4,5])
     ...: 

In [180]: remove_first_match(a,b)
Out[180]: array([4, 5])

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用np.argmax 沿着一组行或列查找第一个 True 元素。因此，例如，您可以通过这种方式执行此操作的广播版本：

>>> a = np.array([2,1,3])
>>> b = np.array([4,1,2,5,2,3])
>>> np.delete(b, np.argmax(b == a[:, np.newaxis], axis=1))
array([4, 5, 2])

当然，与许多 numpy 向量化操作一样，速度是以分配大小为 len(a) * len(b) 的数组为代价的，因此根据您的输入，这可能不合适。

【讨论】：