python删除全为0值的行

你可以使用NumPy库来删除全为0值的行。下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个示例矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3],
                   [0, 0, 0],
                   [4, 5, 6],
                   [0, 0, 0]])

# 使用np.all()函数和axis参数来检查每行是否全为0
non_zero_rows = np.all(matrix != 0, axis=1)

# 使用布尔索引来获取非零行
result = matrix[non_zero_rows]

print(result)

在上面的代码中，我们使用`np.all()`函数和`axis=1`参数来检查每一行是否全为0。然后，我们使用布尔索引来获取非零行，并将结果打印出来。运行上述代码会输出一个新的矩阵，其中只包含非零行。

相关问题

python如何删除全为0的列

要删除全为0的列，你可以使用 pandas 库中的 `drop()` 函数。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 假设你的数据框名为 df
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [0, 0, 0],
                   'C': [4, 5, 6]})

# 删除全为0的列
df = df.drop(df.columns[(df == 0).all()], axis=1)

print(df)

输出结果：

   A  C
0  1  4
1  2  5
2  3  6

在这个示例中，我们使用 `drop()` 函数和 `columns` 参数来指定要删除的列。通过 `(df == 0).all()`，我们可以检查哪些列的所有元素都是0。然后，将这些列的索引传递给 `drop()` 函数，使用 `axis=1` 表示按列删除。最后，将结果重新赋值给原始数据框 `df`。

这样就可以删除全为0的列，并获得更新后的数据框。

python 删除0值较多的行

可以使用 Pandas 库来实现这个功能。假设你要删除 DataFrame 中0值较多的行，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入 Pandas 库：

   import pandas as pd

2. 读取数据并创建 DataFrame：

   df = pd.read_csv('your_file.csv')

3. 计算每行中0值的数量：

   zeros_per_row = df.apply(lambda x: (x == 0).sum(), axis=1)

4. 删除0值较多的行：

   df = df.drop(zeros_per_row[zeros_per_row > threshold].index)

其中，threshold 是一个阈值，表示当某一行中0值的数量超过这个阈值时，就将该行删除。

注意：在代码中，如果你的数据不是以csv格式存储的，可以使用 Pandas 库中的其他读取数据的方法进行读取。