La función numpy.delete() devuelve una nueva array con la eliminación de sub-arrays junto con el eje mencionado.
Sintaxis:
numpy.delete(array, object, axis = None)
Parámetros:
array : [array_like]Input array. object : [int, array of ints]Sub-array to delete axis : Axis along which we want to delete sub-arrays. By default, it object is applied to flattened array
Devolver :
An array with sub-array being deleted as per the mentioned object along a given axis.
Código 1: eliminación de array 1D
Python
# Python Program illustrating # numpy.delete() import numpy as geek #Working on 1D arr = geek.arange(5) print("arr : \n", arr) print("Shape : ", arr.shape) # deletion from 1D array object = 2 a = geek.delete(arr, object) print("\ndeleteing {} from array : \n {}".format(object,a)) print("Shape : ", a.shape) object = [1, 2] b = geek.delete(arr, object) print("\ndeleteing {} from array : \n {}".format(object,a)) print("Shape : ", a.shape)
Producción :
arr : [0 1 2 3 4] Shape : (5,) deleteing arr 2 times : [0 1 3 4] Shape : (4,) deleteing arr 3 times : [0 3 4] Shape : (4,)
Código 2:
Python
# Python Program illustrating # numpy.delete() import numpy as geek #Working on 1D arr = geek.arange(12).reshape(3, 4) print("arr : \n", arr) print("Shape : ", arr.shape) # deletion from 2D array a = geek.delete(arr, 1, 0) ''' [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] -> deleted [ 8 9 10 11]] ''' print("\ndeleteing arr 2 times : \n", a) print("Shape : ", a.shape) # deletion from 2D array a = geek.delete(arr, 1, 1) ''' [[ 0 1* 2 3] [ 4 5* 6 7] [ 8 9* 10 11]] ^ Deletion ''' print("\ndeleteing arr 2 times : \n", a) print("Shape : ", a.shape)
Producción :
arr : [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] Shape : (3, 4) deleteing arr 2 times : [[ 0 1 2 3] [ 8 9 10 11]] Shape : (2, 4) deleteing arr 2 times : [[ 0 2 3] [ 4 6 7] [ 8 10 11]] Shape : (3, 3) deleteing arr 3 times : [ 0 3 4 5 6 7 8 9 10 11] Shape : (3, 3)
Código 3: eliminación realizada con máscara booleana
Python
# Python Program illustrating # numpy.delete() import numpy as geek arr = geek.arange(5) print("Original array : ", arr) mask = geek.ones(len(arr), dtype=bool) # Equivalent to np.delete(arr, [0,2,4], axis=0) mask[[0,2]] = False print("\nMask set as : ", mask) result = arr[mask,...] print("\nDeletion Using a Boolean Mask : ", result)
Producción :
Original array : [0 1 2 3 4] Mask set as : [False True False True True] Deletion Using a Boolean Mask : [1 3 4]
Referencias:
https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.delete.html
Nota:
estos códigos no se ejecutarán en IDE en línea. Ejecútelos en sus sistemas para explorar el funcionamiento
.
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Artículo escrito por GeeksforGeeks-1 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA