numpy 删除数组中的值（逻辑零）
简单来说：我想在一个数组中删除一个特定的点，可以用逻辑零或者其他方法。
我开始时有一些点的坐标，这些点定义了一个翼的形状。接着，我想用这些点形成一个没有交叉线的漂亮多边形。这个过程是从第一个点开始（随便选一个点），然后填入下一个点，选择离第一个点最近的那个。
这些坐标被加载为xEdge和yEdge。首先，我会创建一个只包含0的副本，像这样。xEdgeOrdered和yEdgeOrdered将用来存放多边形的点。我还会创建一个只包含1的数组，用来检查哪些值已经被多边形占用了。
xEdgeOrdered = np.zeros_like(xEdge)
yEdgeOrdered = np.zeros_like(xEdge)
notUsed = np.ones_like(xEdge)
然后我们从y值最大的点开始构建多边形，这里就出现了问题。
startIndex = np.argmax(yEdge)
xEdgeOrdered[0] = xEdge[startIndex]
notUsed[startIndex] = 0
在最后一行，当我写notUsed[startIndex] = 0时，我实际上是想把“已使用”的值替换成逻辑上的0——在matlab中是“false”。目的是让这个值不再可达，基本上就是从数组中删除。
我尝试过用掩码（见下文），但发现它在脚本的下一步中并不完全有效。
notUsed = np.ma.masked_where(notUsed == 0, notUsed)
下一步是一个循环，用来找到下一个最近的点。我会先用文字描述我想做的事情，然后附上我的代码（目前还不工作...）。
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。我会尝试所有剩下的点。为了知道哪些是剩下的点，我给我的函数传入参数“notUsed”，这个数组中如果点没有被使用就为“1”，如果被使用则为0（我们想用0表示“false”，但还没有找到方法）。我所做的是把xEdge的副本复制为xEdgewhile，把刚刚使用的值设为0，然后要求值为0的点被掩盖
一旦找到最小值，就记录下它的位置。利用这个位置，我们可以把这个新点填入xEdgeOrdered中，然后从这个新点继续循环。但是，在那之前，我们需要删除刚刚使用的索引，以便它不再可访问。如果我们在matlab中，会写notUsed(index) = false；问题是我该如何在Python中做到这一点？
这是我想到的代码：
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)
如果需要，我也可以给你matlab的代码，看看是否有帮助。总之，我想在一个数组中删除一个特定的点，可以用逻辑零或者其他方法。
2 个回答
谢谢你的回答。
问题的原因在于，Numpy数组的维度是固定的，所以你不能删除里面的任何一个元素。解决办法可以是用一个你函数无法访问的其他值来替换掉这个元素，或者干脆用列表来代替数组。
我不太确定我是否完全理解你的背景，不过关于你提到的“长话短说”，有几种方法可以删除数组中的特定点。如果你想删除一个特定值对应的元素，可以用逻辑方法选择所有数组元素，除了那个特定值的元素。比如：
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
需要注意的是，这种方法只有在你的数组中val只出现一次时，才会像你想的那样工作。如果你有想要删除的元素的索引，可以使用numpy.delete()，具体可以参考这里
numpy.delete(a, index)
或者，如果你不想删除它，而只是想把它变成另一个值（比如0），
a[index] = 0
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再说，如果你根本不想动原始数组，只是想把特定元素排除在外，你可以使用索引数组，然后相应地删除那些元素。比如：
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
注意当索引为2时，这个序列的输出结果
>>> 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])
使用这种方法，你可以保持数组不变，但动态地修改你考虑的元素集合。