python删除三维数组中的指定

可以使用numpy模块中的delete函数来删除三维数组中的指定元素。删除操作可以通过指定要删除的元素的索引或条件来实现。

例如，假设我们有一个三维数组arr，我们想要删除第2个元素（索引为1）的第1行（索引为0）和第2列（索引为1），可以使用以下代码：

import numpy as np

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

print(new_arr)

输出结果为：

[[[2 3]
  [5 6]]

 [[8 9]
  [11 12]]]

其中，np.delete函数的第一个参数是要删除元素的数组，第二个参数是要删除的元素指定的索引或条件，第三个参数是指定要删除的轴（维度）。

在上面的例子中，我们指定要删除的元素为(0, 1)，即第1行第2列的元素。由于我们要删除的是第3维（axis=2）的元素，因此最后的数组只剩下了两列数据。

相关问题

python三维数组怎么删除指定位置

在Python中，要删除三维数组中的指定位置，可以使用numpy库中的delete函数。首先，将三维数组转换为numpy数组，然后使用delete函数指定要删除的位置。下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 假设有一个三维数组arr
arr = np.array(\[\[\[1, 2\], \[3, 4\]\], \[\[5, 6\], \[7, 8\]\], \[\[9, 10\], \[11, 12\]\]\])

# 要删除的位置
position = (1, 1, 1)

# 将三维数组转换为一维数组
flatten_arr = arr.flatten()

# 使用delete函数删除指定位置
new_arr = np.delete(flatten_arr, np.ravel_multi_index(position, arr.shape))

# 将一维数组重新转换为三维数组
new_arr = new_arr.reshape(arr.shape)

# 打印删除指定位置后的三维数组
print(new_arr)

在上面的代码中，我们首先将三维数组转换为一维数组，然后使用delete函数删除指定位置，最后将一维数组重新转换为三维数组。请注意，删除指定位置后，数组的形状会发生变化。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [三维数组python](https://blog.csdn.net/weixin_39534395/article/details/110322880)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

python如何删掉三维数组的其中一个维度

在Python中，如果你有一个三维数组（通常是一个NumPy数组或xarray.DataArray），并且想要删除其中的一个维度，这取决于你使用的库。以下是针对两种常见库的处理方法：

**1. NumPy**：
如果你使用的是NumPy库，你可以通过`numpy.squeeze()`函数来移除单个维度。这个函数会移除形状为1的所有维度。假设`arr`是你的三维数组：

import numpy as np

arr = np.random.rand(10, 20, 30)  # 一个示例三维数组
arr_squeezed = arr.squeeze()  # 删除长度为1的维度

现在`arr_squeezed`是一个二维数组，如果你之前有长度为1的维度，它们会被删除。

**2. xarray**：
对于xarray库，你可以使用`drop_axis()`函数，同样可以指定要删除的维度名或索引。假设`da`是xarray DataArray：

import xarray as xr

da = xr.DataArray(np.random.rand(10, 20, 30), dims=['time', 'lat', 'lon'])  # 假设这是一个带有坐标信息的三维数组
da_squeezed = da.drop('time')  # 删除名为'time'的维度

这里，`da_squeezed`将成为一个只包含纬度和经度的二维数组。

**注意**：
在删除维度前，确保你了解数组的实际形状以及为什么要删除那个维度。有时，维度可能是重要的坐标信息，不应随意删除。