numpy array指定删除行

要在numpy数组中指定删除行，可以使用np.delete()函数。该函数接受三个参数：数组，要删除的行的索引和轴。 在默认情况下，轴的值为0，表示删除的是行。以下是使用np.delete()函数删除numpy数组中指定行的例子：

import numpy as np

# 创建一个numpy数组
arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6],
                [7, 8, 9]])

# 删除第二行
new_arr = np.delete(arr, 1, axis=0) 

print(new_arr)

输出结果：

[[1 2 3]
 [7 8 9]]

在上面的例子中，我们首先创建了一个3x3的numpy数组。然后使用np.delete()函数删除了索引为1的行，得到了新的数组new_arr。

需要注意的是，np.delete()函数返回的是一个新的数组，原始数组不会被修改。

相关问题

numpy.array删除元素

numpy.array删除元素的方法有两种：使用numpy.delete()函数和使用numpy.ndarray的delete()方法。

使用numpy.delete()函数可以删除数组中指定位置的元素，其语法为：numpy.delete(arr, obj, axis=None)。其中，arr是需要删除元素的数组，obj是指定要删除的元素的索引或切片，axis是指定删除元素的轴。该函数会返回一个新的数组，其中删除了指定位置的元素。

使用numpy.ndarray的delete()方法可以在指定的轴向和索引位置插入值。其语法为：numpy.insert(arr, obj, values, axis=None)。其中，arr是需要添加元素的数组，obj是指定要插入元素的位置的索引或切片，values是要插入的值，axis是指定插入元素的轴。该方法会修改原始数组，在指定位置插入值。

numpy.ndarray删除一行

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。