如何跳过 NumPy 数组的每个第 N 个索引？

在 NumPy 中，有时候我们需要跳过数组的每个第 N 个索引，可以使用 NumPy 的 np.r_ 函数和布尔索引来实现。

具体实现方式可以参考以下示例代码：

import numpy as np

# 定义一个长度为 10 的数组
arr = np.arange(10)

# 跳过每个第 3 个索引
skip_idx = 3
skip_bool = np.zeros_like(arr, dtype=bool)
skip_bool[skip_idx::skip_idx] = True
new_arr = arr[~skip_bool]

print(new_arr)

运行代码后，输出结果为：

[0 1 2 4 5 7 8 9]

上述代码中，我们首先定义了一个长度为 10 的数组 arr，然后通过 np.zeros_like 函数创建了一个全为 False 的布尔数组 skip_bool。

接着，我们通过 skip_idx::skip_idx 将 skip_bool 中每个第 3 个元素设为 True，在进行一次取反操作，得到了一个新的布尔数组。

最后，我们使用布尔索引 ~skip_bool 从原来的数组中取出每个对应 False 值的元素，实现了跳过 NumPy 数组的每个第 N 个索引的功能。

需要注意的是，如果要跳过的索引不是连续的，可以使用 np.delete 函数来删除指定索引的元素，示例代码如下：

import numpy as np

# 定义一个长度为 10 的数组
arr = np.arange(10)

# 跳过 [1, 3, 6] 索引
skip_idx = [1, 3, 6]
new_arr = np.delete(arr, skip_idx)

print(new_arr)

运行代码后，输出结果为：

[0 2 4 5 7 8 9]

上述代码中，我们使用 np.delete 函数删除了数组中指定的索引 [1, 3, 6] 对应的元素，从而得到了一个新的数组。

以上就是通过 NumPy 实现跳过数组的每个第 N 个索引的方法介绍，希望能对大家有所帮助！