NUMPY-эквивалент list.pop?

Есть ли метод NumPy, который эквивалентен встроенному pop для списков Python?

Popping, очевидно, не работает с массивами numpy, и я хочу избежать преобразования списка.

Ответ 1

Нет метода pop для массивов NumPy, но вы можете просто использовать базовый срез (что было бы эффективно, поскольку оно возвращает представление, а не копию):

In [104]: y = np.arange(5); y
Out[105]: array([0, 1, 2, 3, 4])

In [106]: last, y = y[-1], y[:-1]

In [107]: last, y
Out[107]: (4, array([0, 1, 2, 3]))

Если бы существовал метод pop, он возвращал значение last в y и изменял y.

Выше,

last, y = y[-1], y[:-1]

присваивает последнее значение переменной last и изменяет y.

Ответ 2

Вот один пример использования numpy.delete():

import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]])
print(arr)
#  array([[ 1,  2,  3,  4],
#         [ 5,  6,  7,  8],
#         [ 9, 10, 11, 12]])
arr = np.delete(arr, 1, 0)
print(arr)
# array([[ 1,  2,  3,  4],
#        [ 9, 10, 11, 12]])

Ответ 3

Pop не существует для массивов NumPy, но вы можете использовать индексацию NumPy в сочетании с реструктуризацией массива, например hstack/vstack или numpy.delete(), чтобы эмулировать выскакивание.

Вот некоторые примеры функций, которые я могу придумать (которые, по-видимому, не работают, когда индекс равен -1, но вы можете исправить это с помощью простого условного):

def poprow(my_array,pr):
    """ row popping in numpy arrays
    Input: my_array - NumPy array, pr: row index to pop out
    Output: [new_array,popped_row] """
    i = pr
    pop = my_array[i]
    new_array = np.vstack((my_array[:i],my_array[i+1:]))
    return [new_array,pop]

def popcol(my_array,pc):
    """ column popping in numpy arrays
    Input: my_array: NumPy array, pc: column index to pop out
    Output: [new_array,popped_col] """
    i = pc
    pop = my_array[:,i]
    new_array = np.hstack((my_array[:,:i],my_array[:,i+1:]))
    return [new_array,pop]

Это возвращает массив без всплывающей строки/столбца, а также всплывающей строки/столбца отдельно:

>>> A = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> [A,poparow] = poprow(A,0)
>>> poparow
array([1, 2, 3])

>>> A = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> [A,popacol] = popcol(A,2)
>>> popacol
array([3, 6])