切片的方式将一维数组n1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])的奇数过滤出来

可以使用切片的方式将一维数组n1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])的奇数过滤出来。具体实现代码如下所示：

import numpy as np
n1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
odd_nums = n1[::2] # 利用切片方式获取奇数
print(odd_nums)

输出结果为：[1 3 5 7 9]

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使用切片的方式将一维数组n1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])的奇数过滤出来

可以使用切片的方式将一维数组n1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])的奇数过滤出来，具体代码如下所示：

import numpy as np
n1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
odd_nums = n1[::2] # 利用切片的方式获取奇数
print(odd_nums)

输出结果为：[1 3 5 7 9]

Python中如何用通过索引的方式来删除，使得arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])变成arr = np.array([[1, 2, 3], [7, 8, 9]])

在Python的NumPy库中，如果你想要通过索引来删除二维数组的一部分元素，可以直接使用`numpy.delete()`函数配合数组切片。但是这个函数主要是用来删除一维数组中的元素，对于二维数组的操作通常需要两步。首先，你可以使用`numpy.delete()`删除一维数组的对应部分，然后利用切片更新二维数组的指定位置。

假设你想从给定的数组`arr`中删除第二行，可以按照下面的步骤操作：

import numpy as np

# 初始化二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 删除指定行
row_to_remove = 1  # 行索引从0开始，所以这里是删除第二行
arr = np.delete(arr, row_to_remove, axis=0)  # axis=0表示按行删除

# 结果变成了 arr = [[1, 2, 3], [7, 8, 9]]
print(arr)

# 或者，如果你想要保持原始数组不变，可以复制后再操作
# arr_copy = arr.copy()  # 创建数组副本
# arr_copy = np.delete(arr_copy, row_to_remove, axis=0)
# print(arr_copy)