一个简单的numpy索引示例：
In: a = numpy.arange(10)
In: sel_id = numpy.arange(5)
In: a[sel_id]
Out: array([0,1,2,3,4])
如何返回未由sel_id索引的其余数组？我能想到的是：
In: numpy.array([x for x in a if x not in a[id]])
out: array([5,6,7,8,9])
有没有更简单的方法？
对于这种简单的一维案例，我实际上使用了布尔掩码：
a = numpy.arange(10)
include_index = numpy.arange(4)
include_idx = set(include_index) #Set is more efficient, but doesn't reorder your elements if that is desireable
mask = numpy.array([(i in include_idx) for i in xrange(len(a))])
现在您可以获取您的值：
included = a[mask] # array([0, 1, 2, 3])
excluded = a[~mask] # array([4, 5, 6, 7, 8, 9])
请注意，a[mask]不一定会产生与a[include_index]相同的结果，因为在这种情况下，include_index的顺序对于输出很重要（它应大致等于a[sorted(include_index)]）。但是，由于未明确定义排除项目的顺序，因此应该可以。
编辑
创建蒙版的更好方法是：
mask = np.zeros(a.shape,dtype=bool)
mask[include_idx] = True
（感谢seberg）。
您可以使用布尔型蒙版很好地做到这一点：
a = numpy.arange(10)
mask = np.ones(len(a), dtype=bool) # all elements included/True.
mask[[7,2,8]] = False # Set unwanted elements to False
print a[mask]
# Gives (removing entries 7, 2 and 8):
[0 1 3 4 5 6 9]
添加（来自@mgilson）。创建的二进制掩码可以很好地用于以a[~mask]取回原始切片，但是只有原始索引为sorted时，这才是相同的。
EDIT：
下移，因为我必须意识到此时我会考虑np.delete越野车。您也可以使用np.delete，尽管遮罩功能更强大（将来我认为应该可以选择）。但是，现在它的速度比上述速度慢，并且将创建带有负索引的意外结果（或在给定切片时出现步长）。
print np.delete(a, [7,2,8])
更像是：
我会使用布尔型掩码来执行此操作，但有所不同。这样做的好处是可以在N维中使用连续或不连续的索引。内存使用情况取决于是否为蒙版数组创建视图或副本，我不确定。
numpy.setdiff1d(a, a[sel_id])应该可以解决问题。不知道是否有比这更整洁的东西。
[此外，如果它们是连续的，请使用[N：]语法选择其余部分。例如，arr [5：]将选择数组中倒数第五个元素。
这是另一种方法，使用numpy的isin()函数：
假设a是一维数组，您可以只从索引列表中弹出不需要的项目：