用python把all_data二维数组中维度不是1*101的矩阵删除

可以使用列表推导式来筛选出所有维度为1*101的矩阵，然后重新赋值给all_data。代码如下：

all_data = [data for data in all_data if len(data)==101]

这行代码的意思是：对于all_data中的每一个元素data，如果data的长度为101，就把它保留下来，否则就删除。最终，all_data中只会保留维度为1*101的矩阵。

相关问题

二维数组拼接转换python

在Python中，特别是使用NumPy库，你可以轻松地进行二维数组和一维数组的拼接。以下是一些关键点：

1. **拼接前提**[^1]: 如果你想拼接一个二维数组（矩阵）和一个一维数组，它们的维度必须匹配。如果一维数组是一条单列数据，它通常需要通过`np.newaxis`或`.reshape()`变成形状为`(n, 1)`的二维数组。

import numpy as np

# 假设有一个一维数组
one_dim_array = np.array([1, 2, 3])
# 转换成二维数组
one_dim_array_2d = one_dim_array.reshape(-1, 1)

# 对于二维数组，如已有的
two_dim_array = np.array([[4, 5], [6, 7]])
# 拼接
combined = np.hstack((two_dim_array, one_dim_array_2d))

2. **二维数组操作**:
- 创建二维数组可以通过列表嵌套或者使用NumPy的`array`函数：

     matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

- 读取文件并转换成二维数组，如果数据是逗号或制表符分隔，可以使用`csv`模块：

     import csv
     with open('file.csv') as file:
         data = list(csv.reader(file, delimiter=','))
         two_dim_data = np.array(data)

3. **查找峰值**:
- 为了找到一个二维数组中的峰值，可以遍历每个子区域（如田字形），并找出其中的最大值：

     def find_peaks(matrix):
         max_value = matrix[0][0]
         max_coords = (0, 0)
         for i in range(len(matrix)):
             for j in range(len(matrix[i])):
                 if matrix[i][j] > max_value:
                     max_value = matrix[i][j]
                     max_coords = (i, j)
         return max_value, max_coords

     peaks, _ = find_peaks(two_dim_array)

4. **创建动态二维数组**:
- 如果需要动态地创建大小未知的二维数组，可以使用列表推导式或`numpy.empty`：

     num_rows = 3
     num_cols = 4
     dynamic_array = np.empty((num_rows, num_cols), dtype=int)

综上，Python的二维数组操作灵活多样，但需要注意拼接和动态创建时保持正确的维度结构。

data = [all_data,force_data_old];两个矩阵分别是【1，2】，【1，2】的维度，最后的结果是夺嫂维度

当你说的是将两个矩阵`data[0]`和`data[1]`合并到一起的时候，如果它们都是形状为`(1, 2)`的一维数组或者是向量，你可以简单地通过numpy的`concatenate()`函数或者直接列表推导的方式来组合它们。假设这两个数据都是行向量，那么结果会是一个新的二维数组，其维度会是`(2, 2)`，因为每个原矩阵有1行2列。

例如，使用numpy操作：

import numpy as np

all_data = np.array([[1, 2]])
force_data_old = np.array([[1, 2]])

# 沿着第一轴（行方向）拼接
result = np.concatenate((all_data, force_data_old), axis=0)

或者列表推导的方式：

result = [[row for row in all_data] + [row for row in force_data_old]]

最终得到的结果矩阵就是：

[[1, 2],
 [1, 2]]