从numpy数组中删除列表，只使用数组

基础概念

NumPy 是一个用于科学计算的 Python 库，提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。NumPy 数组是一种强大的数据结构，可以用来表示向量、矩阵和更高维度的张量。

相关优势

1. 高性能：NumPy 数组在内存中是连续存储的，这使得对数组的数学运算非常高效。
2. 多维支持：NumPy 支持多维数组，可以轻松处理复杂的数据结构。
3. 丰富的数学函数：NumPy 提供了大量的数学函数，可以直接在数组上进行操作。
4. 与科学计算库的兼容性：许多科学计算库（如 SciPy、Pandas）都依赖于 NumPy。

类型

NumPy 数组主要有以下几种类型：

• 一维数组：类似于 Python 列表，但性能更高。
• 二维数组：类似于矩阵。
• 高维数组：可以表示更高维度的数据结构。

应用场景

NumPy 数组广泛应用于数据分析、机器学习、图像处理、信号处理等领域。

从 NumPy 数组中删除列表

假设我们有一个 NumPy 数组 arr，并且我们希望从中删除一个列表 lst 中的元素。我们可以使用布尔索引来实现这一点。

示例代码

import numpy as np

# 创建一个示例 NumPy 数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 定义要删除的列表
lst = [3, 6, 9]

# 使用布尔索引从数组中删除列表中的元素
mask = np.isin(arr, lst, invert=True)
result = arr[mask]

print("原始数组:", arr)
print("删除后的数组:", result)

解释

1. 创建 NumPy 数组：我们首先创建了一个包含 1 到 10 的 NumPy 数组 arr。
2. 定义要删除的列表：我们定义了一个列表 lst，其中包含要从数组中删除的元素。
3. 布尔索引：我们使用 np.isin 函数来创建一个布尔掩码 mask，该掩码指示哪些元素不在 lst 中。invert=True 参数表示我们希望选择不在 lst 中的元素。
4. 应用布尔掩码：我们使用布尔掩码 mask 来过滤原始数组 arr，得到删除指定元素后的数组 result。

参考链接

• NumPy 官方文档
• NumPy 布尔索引

通过这种方式，我们可以高效地从 NumPy 数组中删除指定的元素列表。