深入淺出np.delete函數

一、np.delete函數

在NumPy中，np.delete函數允許您從數組中刪除指定的子數組。它的語法如下：

np.delete(arr, obj, axis=None)

其中：

• arr：輸入數組
• obj：要刪除的子數組或者元素
• axis：沿着哪個軸刪除

該函數將返回從輸入數組中刪除了指定子數組或元素後的新數組。

二、保持維度

使用np.delete時，一般會遇到需要刪除子數組但是保持維度的情況。例如，從一個2D數組中刪除一整行或一整列，但不希望結果是1D的。為了做到這一點，您可以使用np.newaxis參數來添加一個新維度。

import numpy as np

# 創建一個2D數組
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 刪除第2列，保持維度
new_arr = np.delete(arr, 1, axis=1)[:,np.newaxis,:]

print(new_arr)

該代碼將輸出以下結果：

[[[1 3]]
 [[4 6]]
 [[7 9]]]

請注意，通過添加[:,np.newaxis,:]，我們將新結果包裝在一個新的尺寸為1的軸周圍。這有效地使結果成為一個2D數組，而不是1D數組。

三、選取

np.delete函數可以用於選取數組元素。遵循NumPy的一般原則，可以使用布爾掩碼或整數索引來指定要刪除哪些元素。

下面的例子演示如何使用布爾掩碼來選取數組元素：

import numpy as np

# 創建一個1D數組
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用掩碼刪除奇數元素
mask = np.array([True, False, True, False, True])
new_arr = np.delete(arr, mask)

print(new_arr)

該輸出將輸出以下結果：

[2 4]

為了使用整數索引，您可以指定要刪除哪些元素的索引號碼作為一個列表或數組。以下是一個例子：

import numpy as np

# 創建一個1D數組
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 刪除第2和第4個元素
new_arr = np.delete(arr, [1, 3])

print(new_arr)

該代碼將輸出以下結果：

[1 3 5]

四、應用

np.delete函數在許多場合都非常有用，例如在數據預處理中，可以用於刪除不需要的數據，以方便進一步分析。

下面是一個對異類投資組合進行預處理的例子：

import numpy as np

# 創建一個2D數組，包含兩個不同的股票投資組合
stock_portfolio = np.array([[40, 30, 20, 10], [10, 30, 40, 20]])

# 計算每個投資組合的加權平均值
weights = np.array([0.4, 0.3, 0.2, 0.1])
weighted_returns = np.sum(stock_portfolio * weights, axis=1)

# 刪除不需要的投資組合
new_returns = np.delete(weighted_returns, 1)

print(new_returns)

在這個例子中，我們計算了兩個不同的投資組合的加權平均值。然後，我們使用np.delete函數來刪除第二個投資組合，並打印結果。

五、總結

在本文中，我們對NumPy中的np.delete函數進行了深入的了解。我們具體介紹了保持維度和選取元素方面的用法，並且給出了一個實際應用的例子。希望讀者能夠對np.delete函數有更深入的理解。