numpy.ndarray删除一行
时间: 2024-05-02 09:02:00 浏览: 18
可以使用numpy.delete()函数删除一行。具体的用法如下:
```
import numpy as np
# 创建一个3行4列的二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12]])
# 删除第2行
new_arr = np.delete(arr, 1, axis=0)
print("删除前的数组:\n", arr)
print("删除后的数组:\n", new_arr)
```
输出:
```
删除前的数组:
[[ 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8]
[ 9 10 11 12]]
删除后的数组:
[[ 1 2 3 4]
[ 9 10 11 12]]
```
在这个例子中,我们使用了np.delete()函数来删除了原数组中第二行,返回了删除后的新数组。使用axis=0参数指定行操作,也可以使用axis=1参数指定列操作。
相关问题
numpy.ndarray删除某一行
### 回答1:
可以使用numpy.delete()函数来删除numpy.ndarray中的某一行。具体操作如下:
假设有一个二维数组arr,要删除第i行,可以使用以下代码:
```
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
i = 1 # 要删除的行数
new_arr = np.delete(arr, i, axis=0)
print(new_arr)
```
其中,np.delete()函数的第一个参数为要删除的数组,第二个参数为要删除的行数,第三个参数axis=0表示按行删除。最终得到的new_arr即为删除后的新数组。
输出结果为:
```
[[1 2 3]
[7 8 9]]
```
### 回答2:
在使用numpy.ndarray时,删除某一行可以采用以下两种方法:
方法一:使用numpy.delete()函数
numpy.delete()函数可以删除数组中的元素,并返回一个新的数组,该函数有三个参数:
• arr:需要删除元素的数组;
• obj:要删除的元素的下标或下标数组(可以是tuple类型);
• axis:表示删除元素的轴。
具体操作如下:
import numpy as np
# 创建一个3x3的数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 删除第2行
new_arr = np.delete(arr, 1, axis=0)
print(arr)
# 输出原数组
# [[1 2 3]
# [4 5 6]
# [7 8 9]]
print(new_arr)
# 输出删除后的新数组
# [[1 2 3]
# [7 8 9]]
方法二:使用numpy.ndarray切片
numpy.ndarray切片左闭右开,所以可以用np.r_[]将前半段和后半段合并,实现切片。具体操作如下:
import numpy as np
# 创建一个3x3的数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 删除第2行
new_arr = arr[np.r_[0:1, 2:arr.shape[0]]]
print(arr)
# 输出原数组
# [[1 2 3]
# [4 5 6]
# [7 8 9]]
print(new_arr)
# 输出删除后的新数组
# [[1 2 3]
# [7 8 9]]
以上两种方法均可以删除某一行,但是使用numpy.delete()函数的优点是可以同时删除多行或多列,更加灵活方便。相比之下,使用numpy.ndarray切片相对简单易懂。
### 回答3:
在 numpy 中,我们可以使用 numpy.delete() 函数删除一个数组中的某一行。此函数有三个参数:要操作的数组,要删除的行或列的索引,以及轴参数。默认情况下,轴参数为 None,表示删除对应维度上的元素。
删除某一行的代码如下:
```python
import numpy as np
# 创建一个 5x3 的二维数组
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12],[13,14,15]])
# 删除第二行
b = np.delete(a,1,axis=0)
```
在上面的代码中,我们使用 np.delete(a,1,axis=0) 删除 a 数组的第二行,并将结果保存到 b 中。值得注意的是,a 数组并没有被修改,np.delete() 函数返回的是一个新的数组。删除某一列的操作也类似,只需要将 axis 参数设置为 1 即可。
需要特别注意的是,如果要删除多行或多列,可以传入一个数组作为删除的索引,例如:
```python
# 删除第二行和第四行
c = np.delete(a,[1,3],axis=0)
# 删除第二列
d = np.delete(a,1,axis=1)
```
通过这些代码,我们可以方便地在 numpy 中删除数组中的某一行或某一列,进行数据的预处理等操作。
numpy.ndarray中删除数据
可以使用numpy.delete()函数来删除numpy.ndarray中的数据。该函数的语法如下:
```python
numpy.delete(arr, obj, axis=None)
```
其中,arr是输入的numpy.ndarray数组;obj是要删除的元素的索引或者切片;axis是要删除的轴的索引。
例如,我们可以删除一个一维数组中的第三个元素,代码如下:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
new_arr = np.delete(arr, 2)
print(new_arr) # [1 2 4 5]
```
我们也可以删除一个二维数组中的第二行,代码如下:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
new_arr = np.delete(arr, 1, axis=0)
print(new_arr)
# [[1 2 3]
# [7 8 9]]
```
需要注意的是,numpy.delete()函数并不会修改原始的numpy.ndarray数组,而是返回一个新的数组。
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