介绍

本教程将通过一些常见的方法从Python数组中删除元素。这是我们将在本文中介绍的所有技术和方法的列表：

Python中的数组

数组和列表在Python中不是一回事。尽管列表比数组更常用，但数组仍然有其用例。两者之间的主要区别是列表可用于存储任意值。它们也是异构的，这意味着它们可以同时存储整数，字符串，其他对象等。

另一方面，数组与C中的数组相似。它们是用于存储相同类型元素的同类数据结构，并且使用的内存比列表少得多。

尽管本教程中显示的大多数技术都可以在这两种数据结构上使用，但本教程将重点关注数组而不是列表。

使用remove()

适当地，该remove()函数可以在Python中的任何数组上使用。要使用它，我们只需传递要删除的元素的值即可。假设我们有以下数组：

array = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]

要删除例如element 40，我们只需编写：

array.remove(40)

结果是没有值的相同数组40：

[10, 20, 30, 50, 60, 70, 80, 90, 100]

使用pop()

该pop()函数接受我们要删除的元素的索引。如果我们拥有与以前相同的数组(值从10到100)，我们可以编写如下内容：

index = 3
array.pop(index)

如果我们打印pop方法的结果，则该值为40：

[10, 20, 30, 50, 60, 70, 80, 90, 100]

与pop()堆栈数据结构中的工作原理类似，此处pop()还返回刚删除的值。

唯一的区别是，使用数组，我们可以删除任意元素。对于堆栈，只能删除顶部的元素(即最后添加的元素)。

使用del

del是用于删除对象的python关键字。它的确切行为取决于上下文，因此我们也可以使用它来删除数组元素。再一次，让我们使用与以前相同的数组和索引：

array = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
index = 3

要删除index处的元素3，我们只需键入以下内容：

del array[index]

如果现在打印数组内容，将得到以下输出：

[10, 20, 30, 50, 60, 70, 80, 90, 100]

使用numpy数组

NumPy数组从技术上讲也是数组，由于它们是常用的(尤其是在机器学习中)，因此让我们展示一种从numpy数组中删除元素的方法。在使用之前numpy，有必要将其导入

import numpy as np

要创建一个numpy数组，我们可以这样包装当前数组np.array()：

a = np.array(array)

另外，我们也可以在方法调用本身内部声明一个新数组：

a = np.array([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100])

现在要删除index处的元素3，我们使用以下代码：

index = 3
a = np.delete(a, index)

delete()是在numpy模块中声明的静态方法。它接受要删除的数组和元素的索引。

该方法返回一个没有删除元素的新数组：

[10, 20, 30, 50, 60, 70, 80, 90, 100]

结论

在Python中有多种删除数组元素的方法。有时我们可能希望按索引，有时按值删除元素。有时我们使用Python的默认数组，有时甚至使用numpy数组。

在所有这些情况下，最好有多种选择来帮助我们决定使用哪种技术。