np.delete 删除连续的多列

np.delete函数可以用来删除数组中的元素或子数组。若要删除连续的多列，可以按照如下方式操作：

假设原始数组为arr，要删除的连续多列的索引范围为start和end。首先，我们需要获取数组的列数，可以使用arr.shape[1]来获取，其中arr.shape返回一个元组，元组的第一个元素为数组的行数，第二个元素为数组的列数。

接下来，我们可以使用np.delete函数删除连续的多列。具体实现如下：

arr = np.delete(arr, np.s_[start:end+1], axis=1)

其中，np.s_[start:end+1]用于生成一个切片对象，表示需要删除的列的索引范围。axis=1表示按列进行删除操作。

最后，我们可以通过打印arr来确认删除操作是否成功。

需要注意的是，np.delete函数会返回删除操作后的新数组，原始数组arr本身并不会发生改变。如果希望在原始数组上直接进行删除操作，可以使用arr[:, start:end+1] = []。但是，这种方法可能会影响数组的内存布局，并且不适用于删除较大的连续多列。

以上就是使用np.delete函数删除连续的多列的方法。希望能对您有所帮助。

相关问题

np.delete删除若干行

np.delete函数可以用来删除数组中的元素，其中可以指定删除的维度和索引。如果要删除若干行，可以指定删除的维度为0，即数组的行维度。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个5x5的二维数组
arr = np.arange(25).reshape((5, 5))
print("原始数组：")
print(arr)

# 删除第2行和第4行
arr = np.delete(arr, [1, 3], axis=0)
print("删除后的数组：")
print(arr)

输出结果如下：

原始数组：
[[ 0  1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8  9]
 [10 11 12 13 14]
 [15 16 17 18 19]
 [20 21 22 23 24]]
删除后的数组：
[[ 0  1  2  3  4]
 [10 11 12 13 14]
 [20 21 22 23 24]]

在这个例子中，我们首先创建了一个5x5的二维数组，然后使用np.delete函数删除了第2行和第4行，最后打印出了删除后的数组。在np.delete函数中，第一个参数是要删除的数组，第二个参数是要删除的索引，第三个参数是要删除的维度。因为我们要删除行，所以指定维度为0。

np.delete对多维数组进行删除

`numpy`库中的`np.delete`函数可以对多维数组进行删除操作。其函数定义如下：

numpy.delete(arr, obj, axis=None)

其中，`arr`表示要进行删除操作的数组，`obj`表示要删除的元素的下标或者下标列表，`axis`表示删除的轴方向，不指定则默认为展开数组后的一维数组。

例如，对于一个3维数组`arr`，想要删除最外层的第1个元素，可以使用如下代码：

import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]], [[9, 10], [11, 12]]])
new_arr = np.delete(arr, 1, axis=0)

运行以上代码后，`new_arr`即为删除最外层的第1个元素后的新数组，输出结果为：

array([[[ 1,  2],
        [ 3,  4]],

       [[ 9, 10],
        [11, 12]]])

注意，`np.delete`函数返回的是删除后的新数组，不会改变原数组的值。如果要在原数组上进行删除操作，需要使用如下代码：

arr = np.delete(arr, 1, axis=0)