training_images = np.array([i for i in images if i not in validation_images])
上記は間違っています（下記のコメントに記載されています）。これを行う正しい方法と速い方法は何ですか？ナンシーアレイは一部の要素を除外
私validation_imagesはちょうど
validation_images = images[::6]
で、画像の形状が（60000、784）です。 これは配列の数が少ないです。
現在の方法は遅すぎるため許容できません。
私はいつもあなたが考えることができ、そのようなことのために boolean masksを使用してい：
# Mask every sixth row
mask = (np.arange(images.shape[0]) % 6) != 0
# Only use the not masked images
training_images = images[mask]
検証セットは、その後、すべてのマスクされた要素のようになります。numpyのアレイ上
validation_images = images[~mask]
数学的な操作作業要素が賢明なので、各要素に対してmodulo（%）を実行し、同じ形の別の配列を返します。 != 0も要素単位で動作し、モジュロがゼロでないかどうかを比較します。だから、マスクはを含む配列に過ぎず、その値はint * 6とTrueではありません。
np.arange（images.shape [0]）は配列を返します。どうしてできますか（この％6）！= 0？あなたはそこで何をしていますか、それはなぜ機能しますか？あなたはそれを説明できますか？ –
そして、これはうまくいくようです！ –
最後に、操作のコンテキストを説明する小さなテキストを編集しました。 – MSeifert
注：['配列の配列は意味がありません]（http://stackoverflow.com/questions/18320624/how-does-contains-work-for-ndarrays）、あなたの現在のコードはおそらく実行していませんとにかくあなたが望むもの。また、重複の影響をどのように受けるべきですか？インデックスが6の倍数であるすべての行を削除したいだけですか？ – user2357112
私はそれを知らなかった。しかし、とにかく私はそこでやろうとしていたことをしたい。うん、私は重複を気にしない、私はちょうど私の検証セットの6行ごとに1つの行を削除したい。 –