numpy 如何删除一个数组中的数字，如果它存在于另一个

rur96b6h 于 2023-01-26 发布在其他

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下面是我到目前为止的代码（使用NumPy表示数组）

avail_nums = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) # initial available numbers

# print(avail_nums.shape[0])
# print(sudoku[spaces[x,1],spaces[x,2]]) # index of missing numbers in sudoku
            
print('\n')
           
# print(sudoku[spaces[x,1],:]) # rows of missing numbers
                         
for i in range(sudoku[spaces[x,1],:].shape[0]): # Number of elements in the missing number row    
                
    for j in range(avail_nums.shape[0]): # Number of available numbers
                    
        if(sudoku[spaces[x,1],i] == avail_nums[j]):
                        
            avail_nums= np.delete(avail_nums,[j])
                        
print(avail_nums)

一个for循环遍历'sudoku row'中的所有元素，另一个循环遍历avail_nums。每次有匹配的值（由if语句给出），该值就从avail_nums数组中删除，直到最后'sudoku row'中的所有数字都不在avail_nums中。
我遇到了这个错误：

IndexError: index 8 is out of bounds for axis 0 with size 8

指向if语句所在的行。由于avail_nums正在收缩，因此在第一次删除后会发生此问题。如何解决此问题？

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/66399395/how-to-remove-numbers-in-an-array-if-it-exists-in-another-another

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按热度按时间

h7appiyu1#

当你从数组中删除元素时，数组变小了，但是你的for循环并不知道，因为它是在迭代数组的原始大小，所以你得到了一个越界错误，所以我会避免使用for循环，从我迭代的数组中删除。
我的解决方案是使用一个包含允许元素的临时数组，然后将其赋给原始数组名

temporary_array=list()
for element in array:
    If element in another_array: # you can do this in Python
        continue # ignore it
    temporary_array.append(element)
array=temporary_array

结果array将仅具有another_array中不存在的元素
您也可以使用列表解析：

temporary_array = [ element for element in array if element not in another_array ]
array = temporary_array

使用花哨的python语法时，这是同一个概念
另一种选择是使用内置的filter()，它接受一个filter函数和一个数组，并返回过滤后的数组，在下面的代码中我使用了lambda函数符号，这是另一种很好的Python语法：

array = filter(lambda x: x not in another_array, array)

由于您使用的是numpy，因此您应该在https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.extract.html..中查找numpy.extract()方法。例如，使用numpy.where（）、numpy.in1d（）和numpy.extract（），我们可以：

condition = numpy.where(numpy.in1d(np_array, np_another_array),False,True)
np_array = numpy.extract(condition, np_array)

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