從 NumPy 中的陣列中刪除元素

知道要刪除哪些位置時，請使用 numpy.delete()；知道要排除哪些值時，請使用 numpy.setdiff1d()。當某個值出現多次時，這項差異尤其重要：刪除單一位置可以保留其他相同值，而集合差集會回傳不重複的值。

依索引位置使用 numpy.delete() 刪除元素

numpy.delete(arr, obj, axis=None) 會回傳移除指定位置後的新陣列，不會就地修改 arr。obj 可以是整數位置、位置序列或切片。索引從 0 開始，因此位置 3 指的是第四個元素。省略 axis 或將它設為 None 時，NumPy 會先將輸入攤平成一維，再依位置刪除元素。指定 axis 後，位置會對應到該軸：對二維陣列而言，axis 0 選取列，axis 1 選取欄。

以下完整範例會從一維陣列刪除位置 3、5 和 7。請直接執行：

本節中的程式碼以及顯示的標籤或輸出仍為英文。

import numpy as np

values = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
positions = [3, 5, 7]
remaining = np.delete(values, positions)
print(remaining)

[ 1  2  3  5  7  9 10]

對矩陣使用 axis=1，會從每一列移除指定位置的欄。若改用 axis=None，結果會先攤平成一維，因此相同的位置會套用到攤平後的序列。

import numpy as np

matrix = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [11, 12, 13, 14, 15], [21, 22, 23, 24, 25]])
without_columns = np.delete(matrix, [1, 2], axis=1)
flattened_without_positions = np.delete(matrix, [1, 2], axis=None)
print(without_columns)
print(flattened_without_positions)

欄位刪除後的結果形狀為 3 × 3；攤平後刪除的結果則是一維，共有 13 個值：

[[ 1  4  5]
 [11 14 15]
 [21 24 25]]
[ 1  4  5 11 12 13 14 15 21 22 23 24 25]

指定的位置超出範圍時會引發 IndexError。例如，長度為 10 的陣列沒有位置 34。若想顯示簡短的診斷訊息而非完整追蹤資訊，可以捕捉這項錯誤。程式碼中的診斷標籤 Cannot delete position 34: 仍為英文：

import numpy as np

values = np.arange(10)
try:
    np.delete(values, [34])
except IndexError as error:
    print(f"Cannot delete position 34: {error}")

Cannot delete position 34: index 34 is out of bounds for axis 0 with size 10

如需完整的參數說明，請參閱 numpy.delete() 參考文件。

使用 numpy.setdiff1d() 排除指定值

使用 numpy.setdiff1d(ar1, ar2)，可回傳存在於 ar1、但不存在於 ar2 的不重複值。這裡的 ar2 是要排除的值，而不是 ar1 中的位置。預設 assume_unique=False；只有在兩個輸入陣列都已是不重複值時，才將它設為 True。這是由呼叫端提供的假設，因此輸入陣列含有重複值時不要啟用它。

下方範例也說明為何這個函式不能與依位置刪除互換：輸入中有重複的 2，但集合差集結果中的每個剩餘值只會出現一次。

本節中的程式碼以及顯示的標籤或輸出仍為英文。

import numpy as np

values = np.array([4, 2, 4, 1, 2, 3])
excluded_values = np.array([4])
remaining = np.setdiff1d(values, excluded_values)
print(remaining)

[1 2 3]

setdiff1d 會產生排序後的不重複結果，因此相較於原始陣列，重複值的處理方式與元素順序都可能改變。若要保留順序及各個元素的出現次數，請改用 numpy.delete() 依位置選取。請參閱 numpy.setdiff1d() 參考文件，瞭解其 assume_unique 參數與回傳行為。

如何選擇依索引位置或依值刪除

要刪除由位置指定的元素時，請使用 numpy.delete()。它會保留其他位置上的相同值，也能讓你指定軸或將陣列攤平。若要依第二個陣列中的值排除元素，且可以接受排序後的不重複結果，請使用 numpy.setdiff1d()。使用集合差集前，請留意重複值與順序；使用 numpy.delete() 時，請確認位置對應到正確的軸，且位於有效範圍內。兩個函式都不會就地修改原始陣列；若要保留結果，請將回傳的新陣列指派給變數。