2012-10-23 18 views

Odpowiedz

8

Można spróbować:

filter (lambda a: a != value_to_remove, my_array)

Przykład:

>>> my_array = ["abc", "def", "xyz", "abc", "pop", "abc"] 
>>> filter (lambda a: a != "abc", my_array) 
['def', 'xyz', 'pop'] 
+1

To wydaje się być najlepszym. Jedynym zastrzeżeniem jest to, że jeśli chce on konkretnie dokonać edycji w miejscu, jeśli istnieje lista, w którym to przypadku wykonywana jest dodatkowa alokacja w porównaniu do pętli w jego pytaniu. –

+0

Dzięki. Przypuszczam, że filtr jest o wiele szybszy, to mój początkowy wariant :) – RaSergiy

+0

'filter + lambda' to dokładnie to, w jaki sposób _nie powinieneś robić rzeczy w pythonie. GvR: "filtr (P, S) jest prawie zawsze zapisywany jaśniej jako [x dla x w S, jeśli P (x)]" – georg

3
clean_array = [element for element in my_array if value_to_remove != element] 

my_array = ('a','b','a','c') 
value_to_remove = 'a' 
>>> clean_array = [element for element in my_array if value_to_remove != element] 
>>> clean_array 
['b', 'c'] 
2

Zastosowanie itertools.ifilter:

import itertools 

my_array = list(itertools.ifilter(lambda x: x != value_to_remove, my_array)) 
+1

Jakie korzyści daje tutaj "ifilter"? Jeśli jednak wciśniesz wynik z powrotem do listy, prosty "filtr" wydaje się lepszy. –

+0

Lista jest po prostu dla ilustracji. Może OP może skorzystać z generatora. –

1

Nie przegap że istnieje ex tremely skuteczny sposób, co następuje:

import numpy as Numpy 

a = Numpy.array([1,7,3,4,4,6,3,8,7,0,8]) 
b = Numpy.array(['1','7','3','4','4','6','3','8','7','0','8']) 
c = Numpy.array([0.1,9.8,-0.4,0.0,9.8,13.7]) 
d = Numpy.array(['one','three','five','four','three']) 

print a 
print a[a!=3] 

print b 
print b[b!='3'] 

print c 
print c[c!=9.8] 

print d 
print d[d!='three'] 

i masz:

>>> 
[1 7 3 4 4 6 3 8 7 0 8] 
[1 7 4 4 6 8 7 0 8] 
['1' '7' '3' '4' '4' '6' '3' '8' '7' '0' '8'] 
['1' '7' '4' '4' '6' '8' '7' '0' '8'] 
[ 0.1 9.8 -0.4 0. 9.8 13.7] 
[ 0.1 -0.4 0. 13.7] 
['one' 'three' 'five' 'four' 'three'] 
['one' 'five' 'four']