Удаление значений из нескольких массивов, имеющих определенное значение

Question

Допустим, у меня есть два массива: и b = array([1,2,3,4,0,5,6]). Я заинтересован в том, чтобы удалить экземпляры, где a и b - 0. Но я также хочу удалить соответствующие экземпляры из обоих списков. Поэтому я хочу, чтобы в итоге было a = array([1,2,3,5]) и b = array([1,2,3,5]). Это связано с тем, что a[3] == 0 и a[6] == 0, поэтому оба b[3] и b[6] также удалены. Кроме того, так как b[4] == 0, a[4] также deleted.Its просто сделать это для скажу два массивов:

import numpy as np 
a = np.array([1,2,3,0,4,5,0]) 
b = np.array([1,2,3,4,0,5,6]) 

ix = np.where(b == 0) 
b = np.delete(b, ix) 
a = np.delete(a, ix) 

ix = np.where(a == 0) 
b = np.delete(b, ix) 
a = np.delete(a, ix) 

Однако это решение оленьей кожи масштабироваться, если у меня есть много много массивов (которые я делаю). Какой был бы более элегантный способ сделать это?

Если я стараюсь следующее:

import numpy as np 

a = np.array([1,2,3,0,4,5,0]) 
b = np.array([1,2,3,4,0,5,6]) 

arrays = [a,b] 

for array in arrays: 
    ix = np.where(array == 0) 
    b = np.delete(b, ix) 
    a = np.delete(a, ix) 

я a = array([1, 2, 3, 4]) и b = array([1, 2, 3, 0]), а не ответы мне нужно. Любая идея, где это неправильно?

Answer 1

Это происходит потому, что, когда вы возвращаетесь из np.delete, вы получаете массив, который хранится в b и внутри цикла. Однако массивы, хранящиеся в переменной массива, являются копиями, а не ссылками. Следовательно, когда вы обновляете массивы, удаляя их, они удаляются относительно исходных массивов. Первый цикл вернет правильные индексы 0 в массиве, но второй цикл вернет ix как 4 (посмотрите на исходный массив).
Как если бы вы отображали переменную массива на каждой итерации, она останется прежней.

Вам необходимо переназначить массивы после завершения обработки одного массива, чтобы он учитывал следующую итерацию. Вот как вы это сделаете -

a = np.array([1, 2, 3, 0, 4, 5, 0]) 
b = np.array([1, 2, 3, 4, 0, 5, 6]) 
arrays = [a,b] 
for i in range(0, len(arrays)): 
    ix = np.where(arrays[i] == 0) 
    b = np.delete(b, ix) 
    a = np.delete(a, ix) 
    arrays = [a, b] 

Конечно, вы можете автоматизировать то, что происходит внутри цикла. Я просто хотел дать объяснение происходящему.

Answer 2

медленный метод включает работает по всему списку дважды, первым построить промежуточный список индексов для удаления, а затем второй, чтобы удалить все значения в этих индексах:

import numpy as np 

a = np.array([1,2,3,0,4,5,0]) 
b = np.array([1,2,3,4,0,5,6]) 

arrays = [a, b] 
vals = [] 

for array in arrays: 
    ix = np.where(array == 0) 
    vals.extend([y for x in ix for y in x.tolist()]) 

vals = list(set(vals)) 

new_array = [] 
for array in arrays: 
    new_array.append(np.delete(array, vals)) 

Answer 3

Предполагая, что оба/все массивы всегда имеют одинаковую длину, вы можете использовать masks:

ma = a != 0 # mask elements which are not equal to zero in a 
mb = b != 0 # mask elements which are not equal to zero in b 
m = ma * mb # assign the intersection of ma and mb to m 
print a[m], b[m] # [1 2 3 5] [1 2 3 5] 

вы, конечно, можете также сделать это в одной строке

m = (a != 0) * (b != 0) 

Или использовать обратный

ma = a == 0 
mb = b == 0 
m = ~(ma + mb) # not the union of ma and mb 

Answer 4

Построение на вершине ответа Кристофа TERASA, вы можете использовать операции над массивами, а не для петель:

arrays = np.vstack([a,b]) # ...long list of arrays of equal length 

zeroind = (arrays==0).max(0) 

pos_arrays = arrays[:,~zeroind] # a 2d array only containing those columns where none of the lines contained zeros