删除numpy数组中的行

Question

我有一个数组可能是这样的：

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

注意，其中一行的末尾有一个零值。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行。

但是数组每次填充时将有不同数量的行，而零每次将位于不同的行中。

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]

五个表示第0行中的所有可能值都不是零，而四个表示第1行中的一个可能值是零。

因此，我试图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)

但由于某种原因，这段代码似乎什么也没做，尽管执行许多print命令表明所有变量似乎都在正确填充，从而导致代码。

必须有一些简单的方法来“删除任何包含零值的行”

有人能告诉我要写什么代码来完成这个任务吗？

Answer 1

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，可以找到包含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。

Answer 2

这与您最初的方法类似，并且将使用比unutbu's answer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]])

顺便说一下，您的行p.delete()对我不起作用-ndarray没有.delete属性。

Answer 3

这里有一个一行程序（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]])

顺便说一下，这种方法比大型矩阵的掩模阵列方法快得多。对于2048x 5矩阵，此方法大约快1000倍。

顺便说一下，user333700的方法（从他的评论中）在我的测试中稍微快了一点，尽管它让我困惑为什么。