Respuestas:
Para obtener una lista , puede usar una lista comp. Por ejemplo, para hacer b
una copia a
sin el tercer elemento:
a = range(10)[::-1] # [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
b = [x for i,x in enumerate(a) if i!=3] # [9, 8, 7, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
Esto es muy general y se puede usar con todos los iterables, incluidas las matrices numpy. Si reemplaza []
con ()
, b
será un iterador en lugar de una lista.
O puede hacer esto en el lugar con pop
:
a = range(10)[::-1] # a = [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
a.pop(3) # a = [9, 8, 7, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
En numpy , podría hacer esto con una indexación booleana:
a = np.arange(9, -1, -1) # a = array([9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0])
b = a[np.arange(len(a))!=3] # b = array([9, 8, 7, 5, 4, 3, 2, 1, 0])
que, en general, será mucho más rápido que la comprensión de la lista mencionada anteriormente.
>>> l = range(1,10)
>>> l
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> l[:2]
[1, 2]
>>> l[3:]
[4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> l[:2] + l[3:]
[1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>
Ver también
La forma más sencilla que encontré fue:
mylist[:x]+mylist[x+1:]
que producirá su mylist
sin el elemento en el índice x
.
Si está usando numpy, lo más cercano que puedo pensar es usar una máscara
>>> import numpy as np
>>> arr = np.arange(1,10)
>>> mask = np.ones(arr.shape,dtype=bool)
>>> mask[5]=0
>>> arr[mask]
array([1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9])
Algo similar se puede lograr usando itertools
sinnumpy
>>> from itertools import compress
>>> arr = range(1,10)
>>> mask = [1]*len(arr)
>>> mask[5]=0
>>> list(compress(arr,mask))
[1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9]
np.arange(len(arr)) != 3
como la máscara, porque entonces puede estar en línea, por ejemplo, arr[~(np.arange(len(arr)) == 3)]
o lo que sea.
np.delete
¡ Utilice ! En realidad, no elimina nada en su lugar
Ejemplo:
import numpy as np
a = np.array([[1,4],[5,7],[3,1]])
# a: array([[1, 4],
# [5, 7],
# [3, 1]])
ind = np.array([0,1])
# ind: array([0, 1])
# a[ind]: array([[1, 4],
# [5, 7]])
all_except_index = np.delete(a, ind, axis=0)
# all_except_index: array([[3, 1]])
# a: (still the same): array([[1, 4],
# [5, 7],
# [3, 1]])
Voy a proporcionar una forma funcional (inmutable) de hacerlo.
La forma estándar y fácil de hacerlo es usar el corte:
index_to_remove = 3
data = [*range(5)]
new_data = data[:index_to_remove] + data[index_to_remove + 1:]
print(f"data: {data}, new_data: {new_data}")
Salida:
data: [0, 1, 2, 3, 4], new_data: [0, 1, 2, 4]
Utilice la comprensión de la lista:
data = [*range(5)]
new_data = [v for i, v in enumerate(data) if i != index_to_remove]
print(f"data: {data}, new_data: {new_data}")
Salida:
data: [0, 1, 2, 3, 4], new_data: [0, 1, 2, 4]
Utilice la función de filtro:
index_to_remove = 3
data = [*range(5)]
new_data = [*filter(lambda i: i != index_to_remove, data)]
Salida:
data: [0, 1, 2, 3, 4], new_data: [0, 1, 2, 4]
Usando enmascaramiento. El enmascaramiento lo proporciona la función itertools.compress en la biblioteca estándar:
from itertools import compress
index_to_remove = 3
data = [*range(5)]
mask = [1] * len(data)
mask[index_to_remove] = 0
new_data = [*compress(data, mask)]
print(f"data: {data}, mask: {mask}, new_data: {new_data}")
Salida:
data: [0, 1, 2, 3, 4], mask: [1, 1, 1, 0, 1], new_data: [0, 1, 2, 4]
Utilice la función itertools.filterfalse de la biblioteca estándar de Python
from itertools import filterfalse
index_to_remove = 3
data = [*range(5)]
new_data = [*filterfalse(lambda i: i == index_to_remove, data)]
print(f"data: {data}, new_data: {new_data}")
Salida:
data: [0, 1, 2, 3, 4], new_data: [0, 1, 2, 4]
Tenga en cuenta que si la variable es una lista de listas, algunos enfoques fallarían. Por ejemplo:
v1 = [[range(3)] for x in range(4)]
v2 = v1[:3]+v1[4:] # this fails
v2
Para el caso general, utilice
removed_index = 1
v1 = [[range(3)] for x in range(4)]
v2 = [x for i,x in enumerate(v1) if x!=removed_index]
v2
numpy.concatenate
.