numpy index array all except - Python

在NumPy中，可以使用数组索引数组来选择数组中的特定元素。通常情况下，我们使用切片或整数索引来选择所需的元素。但是，有时候需要选择除特定元素之外的所有元素。在本篇文章中，我们将讨论如何使用NumPy来实现这一操作。

示例

假设我们有一个NumPy数组arr，它包含以下元素：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

现在，假设我们想要选择除了第3个元素之外的所有元素，我们可以使用以下代码：

indices = np.arange(len(arr))
mask = indices != 2
result = arr[mask]

在上述代码中，我们首先使用arange函数创建一个索引数组indices，该数组包含从0到4的整数。然后，我们使用比较运算符!=来比较indices中的每个元素是否等于2，从而创建一个布尔掩码数组mask。最后，我们使用掩码数组mask来选择所需的元素，并将它们存储在result变量中。

接下来，我们可以打印result变量，查看选择的所有元素，如下所示：

print(result)

输出结果为：

[1 2 4 5]

注意，为了创建掩码数组，我们首先需要使用arange函数创建一个索引数组。如果您的数组更大，这可能会变得很慢。在这种情况下，我们可以使用np.where函数来创建掩码数组，如下所示：

mask = np.where(arr != 3)
result = arr[mask]

此代码与上一个示例中的代码功能相同，但更快，特别是对于大型数组。

结论

在本篇文章中，我们介绍了如何使用NumPy选择除特定元素之外的所有元素。我们展示了如何使用索引数组和比较运算符创建掩码数组，并使用它来选择所需的元素。我们还介绍了如何使用np.where函数来创建掩码数组，这对于大型数组是更好的选择。

我们希望这篇文章对您有所帮助。如果您有任何问题或反馈，请随时在评论中提出。