numpy.delete

numpy.delete(a, obj, axis=None)

Функция numpy.delete() удаляет указанные элементы на указанной оси.

Параметры:
a - подобный массиву объект
Любой объект который может быть преобразован в массив NumPy.
obj - срез, целое число или последовательность целых чисел
Определяет позицию удаляемых подмассивов. В случае если необходимо указать срез массива, то необходимо использовать объект среза, например, np.s_[2:5] или сам срез массива a[2:5]. Если просто указать [2:5] то это приведет к ошибке.
axis - целое число (необязательный)
Определяет ось, элементы вдоль которой необходимо удалить. По умолчанию axis = None, что соответствует сжиманию входного массива до одной оси и созданию так же одномерного результирующего массива без указанных подмассивов.
Возвращает:
ndarray - массив NumPy
Копия исходного массива без указанных подмассивов.
Смотрите так же: trim_zeros.html, squeeze, insert, append

Примеры

>>> import numpy as np
>>> 
>>> a = np.arange(9)
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
>>> 
>>> np.delete(a, 0)
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
>>>
>>> np.delete(a, [0, 2, 4, 6, 8])
array([1, 3, 5, 7])
>>>
>>> np.delete(a, a[2:7])
array([0, 1, 7, 8])
>>>
>>> 
>>> b = np.array([[2, 3], [5, 7]])
>>> b
array([[2, 3],
       [5, 7]])
>>> 
>>> np.delete(b, 0)
array([3, 5, 7])
>>> 
>>> np.delete(b, [0, 2])
array([3, 7])
>>> 
>>> np.delete(b, 0, axis = 0)
array([[5, 7]])
>>> 
>>> np.delete(b, 0, axis = 1)
array([[3],
       [7]])
>>> 
>>> 
>>> c = np.arange(36).reshape(2, 3, 6)
>>> c
array([[[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
        [ 6,  7,  8,  9, 10, 11],
        [12, 13, 14, 15, 16, 17]],

       [[18, 19, 20, 21, 22, 23],
        [24, 25, 26, 27, 28, 29],
        [30, 31, 32, 33, 34, 35]]])
>>> 
>>> np.delete(c, 0, axis = 0)
array([[[18, 19, 20, 21, 22, 23],
        [24, 25, 26, 27, 28, 29],
        [30, 31, 32, 33, 34, 35]]])
>>> 
>>> np.delete(c, [0, 2], axis = 1)
array([[[ 6,  7,  8,  9, 10, 11]],

       [[24, 25, 26, 27, 28, 29]]])
>>> 
>>> np.delete(c, [0, 2, 4], axis = 2)
array([[[ 1,  3,  5],
        [ 7,  9, 11],
        [13, 15, 17]],

       [[19, 21, 23],
        [25, 27, 29],
        [31, 33, 35]]])