numpy配列の行を削除する

私はこのように見えるかもしれない配列を持っています：

ANOVAInputMatrixValuesArray = [[ 0.96488889, 0.73641667, 0.67521429, 0.592875, 
0.53172222], [ 0.78008333, 0.5938125, 0.481, 0.39883333, 0.]]

行の1つが最後にゼロ値を持っていることに注意してください。すべてのセルにゼロ以外の値を含む行を保持しながら、ゼロを含む行を削除したいと思います。

ただし、配列には、データが入力されるたびに異なる行数があり、ゼロは毎回異なる行に配置されます。

次のコード行を使用して、各行のゼロ以外の要素の数を取得します。

NumNonzeroElementsInRows    = (ANOVAInputMatrixValuesArray != 0).sum(1)

上記の配列の場合、次のものNumNonzeroElementsInRowsが含まれます。[5 4]

5つは、行0のすべての可能な値がゼロ以外であることを示し、4つは、行1の可能な値の1つがゼロであることを示します。

したがって、次のコード行を使用して、ゼロ値を含む行を見つけて削除しようとしています。

for q in range(len(NumNonzeroElementsInRows)):
    if NumNonzeroElementsInRows[q] < NumNonzeroElementsInRows.max():
        p.delete(ANOVAInputMatrixValuesArray, q, axis=0)

しかし、何らかの理由で、このコードは何も実行していないようですが、多くの印刷コマンドを実行すると、コードに至るまですべての変数が正しく入力されているように見えます。

単純に「ゼロ値を含む行を削除する」簡単な方法が必要です。

誰かがこれを達成するために書くべきコードを教えてもらえますか？

配列から行と列を削除する最も簡単な方法はnumpy.deleteメソッドです。

次の配列があるとしますx。

x = array([[1,2,3],
        [4,5,6],
        [7,8,9]])

最初の行を削除するには、次のようにします。

x = numpy.delete(x, (0), axis=0)

3番目の列を削除するには、次のようにします。

x = numpy.delete(x,(2), axis=1)

したがって、0を含む行のインデックスを見つけて、それらをリストまたはタプルに入れ、これを関数の2番目の引数として渡すことができます。

これがワンライナーです（はい、それはuser333700のものに似ていますが、もう少し簡単です）：

>>> import numpy as np
>>> arr = np.array([[ 0.96488889, 0.73641667, 0.67521429, 0.592875, 0.53172222], 
                [ 0.78008333, 0.5938125, 0.481, 0.39883333, 0.]])
>>> print arr[arr.all(1)]
array([[ 0.96488889,  0.73641667,  0.67521429,  0.592875  ,  0.53172222]])

ちなみに、この方法は、大きな行列のマスク配列法よりもはるかに高速です。2048 x 5マトリックスの場合、この方法は約1000倍高速です。

ちなみに、user333700の方法（彼のコメントから）は私のテストでは少し速かったのですが、それは私の頭を悩ませます。

これは元のアプローチに似ており、unutbuの回答よりも少ないスペースを使用しますが、遅くなると思います。

>>> import numpy as np
>>> p = np.array([[1.5, 0], [1.4,1.5], [1.6, 0], [1.7, 1.8]])
>>> p
array([[ 1.5,  0. ],
       [ 1.4,  1.5],
       [ 1.6,  0. ],
       [ 1.7,  1.8]])
>>> nz = (p == 0).sum(1)
>>> q = p[nz == 0, :]
>>> q
array([[ 1.4,  1.5],
       [ 1.7,  1.8]])

ちなみに、あなたの行p.delete()は私には機能しませんndarray-sには.delete属性がありません。

numpyは、まったく同じことを行うための単純な関数を提供します。マスクされた配列 'a'があるとすると、numpy.ma.compress_rows（a）を呼び出すと、マスクされた値を含む行が削除されます。私はこれがこの方法ではるかに速いと思います...

import numpy as np 
arr = np.array([[ 0.96488889, 0.73641667, 0.67521429, 0.592875, 0.53172222],[ 0.78008333, 0.5938125, 0.481, 0.39883333, 0.]])
print(arr[np.where(arr != 0.)])

この質問に答えるには遅すぎるかもしれませんが、コミュニティの利益のために私の意見を共有したいと思いました。この例では、行列を「ANOVA」と呼びます。この行列から、5番目の列にのみ0が含まれる行を削除しようとしていると仮定します。

indx = []
for i in range(len(ANOVA)):
    if int(ANOVA[i,4]) == int(0):
        indx.append(i)

ANOVA = [x for x in ANOVA if not x in indx]