python如何除去空的数组

Python中可以通过多种方法除去空的数组，比如使用列表解析、filter函数、或者是使用循环语句等方法。 其中，使用列表解析的方法最为简洁和高效。具体操作方法如下：

使用列表解析（List Comprehension）：

列表解析是Python中非常常用的一种简洁的语法，用来创建新列表。在这个方法中，我们可以通过条件判断来筛选出非空数组，形成新的列表。例如：

arrays = [[], [1, 2, 3], [], [4, 5], []]
non_empty_arrays = [arr for arr in arrays if arr]

在上面的代码中，我们通过列表解析 [arr for arr in arrays if arr] 筛选出 arrays 列表中所有非空的数组并赋值给 non_empty_arrays 变量。

一、使用列表解析（List Comprehension）

列表解析（List Comprehension）是Python中一种简洁、优雅的创建列表的方法。通过列表解析，我们可以在一行代码中过滤掉空的数组。

arrays = [[], [1, 2, 3], [], [4, 5], []]
non_empty_arrays = [arr for arr in arrays if arr]
print(non_empty_arrays)  # Output: [[1, 2, 3], [4, 5]]

在上面的代码中，non_empty_arrays 列表通过条件判断 if arr 筛选出 arrays 列表中所有非空的数组。这样的方法不仅简洁，而且效率很高。

二、使用 filter 函数

Python中的filter函数可以用于从一个序列中过滤掉不符合条件的元素。结合lambda表达式，可以实现对空数组的过滤。

arrays = [[], [1, 2, 3], [], [4, 5], []]
non_empty_arrays = list(filter(lambda x: x, arrays))
print(non_empty_arrays)  # Output: [[1, 2, 3], [4, 5]]

在上面的代码中，filter函数结合lambda表达式 lambda x: x 过滤掉了arrays列表中所有空的数组，并将结果转换为列表。

三、使用循环语句

如果不喜欢使用列表解析或者filter函数，传统的循环语句也可以实现相同的效果。

arrays = [[], [1, 2, 3], [], [4, 5], []]
non_empty_arrays = []
for arr in arrays:
    if arr:
        non_empty_arrays.append(arr)
print(non_empty_arrays)  # Output: [[1, 2, 3], [4, 5]]

在上面的代码中，通过遍历arrays列表，并通过条件判断 if arr 过滤掉空数组，将非空数组添加到non_empty_arrays列表中。

四、使用 NumPy

如果处理的是NumPy数组，NumPy库也提供了相应的方法来过滤空数组。NumPy库是Python中非常强大的数值计算库，尤其适用于处理大规模数组和矩阵运算。

import numpy as np
arrays = [np.array([]), np.array([1, 2, 3]), np.array([]), np.array([4, 5]), np.array([])]
non_empty_arrays = [arr for arr in arrays if arr.size > 0]
print(non_empty_arrays)  # Output: [array([1, 2, 3]), array([4, 5])]

在上面的代码中，使用NumPy库的size属性来判断数组是否为空，并通过列表解析过滤掉空数组。

五、使用 Pandas

如果数据结构是Pandas的DataFrame，Pandas库也提供了相应的方法来过滤空数组。Pandas库是Python中处理数据分析和数据操作的强大工具。

import pandas as pd
arrays = [pd.Series([]), pd.Series([1, 2, 3]), pd.Series([]), pd.Series([4, 5]), pd.Series([])]
non_empty_arrays = [arr for arr in arrays if not arr.empty]
print(non_empty_arrays)  # Output: [0    1
                        #          1    2
                        #          2    3
                        #          dtype: int64, 0    4
                        #                        1    5
                        #                        dtype: int64]

在上面的代码中，使用Pandas库的empty属性来判断数组是否为空，并通过列表解析过滤掉空数组。

六、使用 NumPy 的布尔索引

如果处理的是NumPy数组，还可以利用NumPy的布尔索引来过滤空数组。这种方法尤其适用于多维数组的处理。

import numpy as np
arrays = [np.array([]), np.array([1, 2, 3]), np.array([]), np.array([4, 5]), np.array([])]
non_empty_arrays = [arr for arr in arrays if arr.size > 0]
print(non_empty_arrays)  # Output: [array([1, 2, 3]), array([4, 5])]

在上面的代码中，使用NumPy的size属性来判断数组是否为空，并通过布尔索引过滤掉空数组。

七、使用递归方法处理嵌套数组

如果处理的是嵌套数组，可以使用递归方法来过滤掉空数组。这种方法可以处理任意深度的嵌套数组。

def remove_empty_arrays(arrays):
    non_empty_arrays = []
    for arr in arrays:
        if isinstance(arr, list):
            filtered_arr = remove_empty_arrays(arr)
            if filtered_arr:
                non_empty_arrays.append(filtered_arr)
        elif arr:
            non_empty_arrays.append(arr)
    return non_empty_arrays
arrays = [[], [1, 2, 3, []], [], [4, 5], []]
non_empty_arrays = remove_empty_arrays(arrays)
print(non_empty_arrays)  # Output: [[1, 2, 3], [4, 5]]

在上面的代码中，通过递归方法 remove_empty_arrays 处理嵌套数组，并在每层递归中进行空数组的过滤。

八、使用生成器表达式

生成器表达式是一种内存高效的迭代器，可以用于大数据集的处理。通过生成器表达式，可以在迭代过程中过滤掉空数组。

arrays = [[], [1, 2, 3], [], [4, 5], []]
non_empty_arrays = list(arr for arr in arrays if arr)
print(non_empty_arrays)  # Output: [[1, 2, 3], [4, 5]]

在上面的代码中，通过生成器表达式 arr for arr in arrays if arr 过滤掉空数组，并将结果转换为列表。

九、使用 itertools 模块

itertools模块提供了许多用于迭代操作的高效工具。通过itertools模块中的filterfalse函数，可以过滤掉空数组。

from itertools import filterfalse
arrays = [[], [1, 2, 3], [], [4, 5], []]
non_empty_arrays = list(filterfalse(lambda x: not x, arrays))
print(non_empty_arrays)  # Output: [[1, 2, 3], [4, 5]]

在上面的代码中，通过filterfalse函数结合lambda表达式 lambda x: not x 过滤掉空数组，并将结果转换为列表。

十、处理多维数组

在处理多维数组时，可以通过递归的方法来过滤掉空数组。下面是一个示例：

def remove_empty_arrays(arrays):
    non_empty_arrays = []
    for arr in arrays:
        if isinstance(arr, list):
            filtered_arr = remove_empty_arrays(arr)
            if filtered_arr:
                non_empty_arrays.append(filtered_arr)
        elif arr:
            non_empty_arrays.append(arr)
    return non_empty_arrays
arrays = [[], [[1, 2, 3], []], [], [[4, 5], []], []]
non_empty_arrays = remove_empty_arrays(arrays)
print(non_empty_arrays)  # Output: [[[1, 2, 3]], [[4, 5]]]

在上面的代码中，通过递归方法 remove_empty_arrays 处理多维数组，并在每层递归中进行空数组的过滤。

十一、使用 pandas 的 DataFrame

如果处理的是pandas的DataFrame，可以通过dropna方法来过滤掉空数组。

import pandas as pd
data = {'col1': [[], [1, 2, 3], [], [4, 5], []]}
df = pd.DataFrame(data)
non_empty_df = df[df['col1'].apply(lambda x: len(x) > 0)]
print(non_empty_df)  # Output:       col1
                     # 1  [1, 2, 3]
                     # 3     [4, 5]

在上面的代码中，通过dropna方法结合lambda表达式过滤掉DataFrame中的空数组。

十二、使用 NumPy 的 compress 方法

NumPy的compress方法可以用于过滤掉数组中的元素。结合布尔索引，可以实现对空数组的过滤。

import numpy as np
arrays = [np.array([]), np.array([1, 2, 3]), np.array([]), np.array([4, 5]), np.array([])]
non_empty_arrays = list(np.compress([arr.size > 0 for arr in arrays], arrays, axis=0))
print(non_empty_arrays)  # Output: [array([1, 2, 3]), array([4, 5])]

在上面的代码中，通过NumPy的compress方法结合布尔索引过滤掉空数组。

十三、使用 NumPy 的 where 方法

NumPy的where方法可以用于条件筛选。结合布尔索引，可以实现对空数组的过滤。

import numpy as np
arrays = [np.array([]), np.array([1, 2, 3]), np.array([]), np.array([4, 5]), np.array([])]
non_empty_arrays = [arrays[i] for i in np.where([arr.size > 0 for arr in arrays])[0]]
print(non_empty_arrays)  # Output: [array([1, 2, 3]), array([4, 5])]

在上面的代码中，通过NumPy的where方法结合布尔索引过滤掉空数组。

十四、使用 NumPy 的 boolean indexing 方法

NumPy的布尔索引方法可以用于条件筛选。结合布尔索引，可以实现对空数组的过滤。

import numpy as np
arrays = [np.array([]), np.array([1, 2, 3]), np.array([]), np.array([4, 5]), np.array([])]
non_empty_arrays = [arr for arr in arrays if arr.size > 0]
print(non_empty_arrays)  # Output: [array([1, 2, 3]), array([4, 5])]

在上面的代码中，通过NumPy的布尔索引方法过滤掉空数组。

十五、使用 NumPy 的 nonzero 方法

NumPy的nonzero方法可以用于条件筛选。结合布尔索引，可以实现对空数组的过滤。

import numpy as np
arrays = [np.array([]), np.array([1, 2, 3]), np.array([]), np.array([4, 5]), np.array([])]
non_empty_arrays = [arrays[i] for i in np.nonzero([arr.size > 0 for arr in arrays])[0]]
print(non_empty_arrays)  # Output: [array([1, 2, 3]), array([4, 5])]

在上面的代码中，通过NumPy的nonzero方法结合布尔索引过滤掉空数组。

十六、使用 NumPy 的 flatnonzero 方法

NumPy的flatnonzero方法可以用于条件筛选。结合布尔索引，可以实现对空数组的过滤。

import numpy as np
arrays = [np.array([]), np.array([1, 2, 3]), np.array([]), np.array([4, 5]), np.array([])]
non_empty_arrays = [arrays[i] for i in np.flatnonzero([arr.size > 0 for arr in arrays])]
print(non_empty_arrays)  # Output: [array([1, 2, 3]), array([4, 5])]

在上面的代码中，通过NumPy的flatnonzero方法结合布尔索引过滤掉空数组。

十七、使用 NumPy 的 unique 方法

NumPy的unique方法可以用于条件筛选。结合布尔索引，可以实现对空数组的过滤。

import numpy as np
arrays = [np.array([]), np.array([1, 2, 3]), np.array([]), np.array([4, 5]), np.array([])]
non_empty_arrays = [arrays[i] for i in np.unique([i for i, arr in enumerate(arrays) if arr.size > 0])]
print(non_empty_arrays)  # Output: [array([1, 2, 3]), array([4, 5])]

在上面的代码中，通过NumPy的unique方法结合布尔索引过滤掉空数组。

十八、使用 NumPy 的 isin 方法

NumPy的isin方法可以用于条件筛选。结合布尔索引，可以实现对空数组的过滤。

import numpy as np
arrays = [np.array([]), np.array([1, 2, 3]), np.array([]), np.array([4, 5]), np.array([])]
non_empty_arrays = [arr for arr in arrays if np.isin(arr, [1, 2, 3, 4, 5]).any()]
print(non_empty_arrays)  # Output: [array([1, 2, 3]), array([4, 5])]

在上面的代码中，通过NumPy的isin方法结合布尔索引过滤掉空数组。

综上所述，Python提供了多种方法来处理和过滤空数组，根据不同的需求和数据结构，可以选择最适合的方法来实现。无论是使用列表解析、filter函数、循环语句，还是NumPy和Pandas库，都可以高效地完成这一任务。