如何删除numpy数组中的列？

Question

假设我们有一个5x4矩阵。 我们只需要移除第一个维度。 我们怎么能用numpy来做呢？

array([[  0.,   1.,   2.,   3.],
       [  4.,   5.,   6.,   7.],
       [  8.,   9.,  10.,  11.],
       [ 12.,  13.,  14.,  15.],
       [ 16.,  17.,  18.,  19.]], dtype=float32)

我试过：

arr = np.arange(20, dtype=np.float32)
matrix = arr.reshape(5, 4)
new_arr = numpy.delete(matrix, matrix[:,0])
trimmed_matrix = new_arr.reshape(5, 3)

看起来有点笨重。 我做得对吗？ 如果是，是否有更清洁的方法在不重塑的情况下移除尺寸？

Answer 1

如果要从2D Numpy数组中删除列，可以指定如下列

保留所有行并删除列0（或从列1开始到列尾）

a[:,1:]

另一种方法可以指定要保留的列（如果需要，还可以更改顺序） 这将保留所有行并仅使用列0、2、3

a[:,[0,2,3]]

关于这个的文档可以找到here

如果您需要特定删除列的内容，可以执行以下操作：

idxs = list.range(4)
idxs.pop(2) #this removes elements from the list
a[:, idxs]

@hpaulj带来了numpy.delete（）

这将是如何返回“a”的视图，其中沿轴1删除了2列（0和2）。

np.delete(a,[0,2],1)

这实际上并没有从“a”中移除项，它的返回值是一个新的numpy数组。

Answer 2

使用delete的正确方法是指定索引和维度，例如删除第一（0）列（维度1）：

In [215]: np.delete(np.arange(20).reshape(5,4),0,1)
Out[215]: 
array([[ 1,  2,  3],
       [ 5,  6,  7],
       [ 9, 10, 11],
       [13, 14, 15],
       [17, 18, 19]])

其他有效的表达式：

np.arange(20).reshape(5,4)[:,1:]
np.arange(20).reshape(5,4)[:,[1,2,3]]
np.arange(20).reshape(5,4)[:,np.array([False,True,True,True])]

Answer 3

你不需要第二次整形。

matrix=np.delete(matrix,0,1)