删除numpy二维数组中某行元素
时间: 2023-10-15 15:04:16 浏览: 34
要删除numpy二维数组中的某行元素,你可以使用`numpy.delete()`函数。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 创建一个二维数组
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)
```
输出结果为:
```
[[1 2 3]
[7 8 9]]
```
在上面的示例中,我们使用`np.delete(arr, 1, axis=0)`删除了数组`arr`的第二行。`axis=0`参数表示按行操作。通过指定要删除的行索引(在这里是1),我们得到了删除指定行后的新数组`new_arr`。
相关问题
python 如何删除numpy数组的首行元素,并增加一行元素
可以使用numpy库的delete()和append()函数来删除首行元素并增加一行元素。
例如,假设现有一个2行3列的数组arr:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
```
要删除首行元素,可以使用delete()函数:
```python
arr = np.delete(arr, 0, axis=0)
```
其中,参数0代表要删除的行号,axis=0代表要删除行。
要增加一行元素,可以使用append()函数:
```python
new_row = np.array([7,8,9])
arr = np.append(arr, [new_row], axis=0)
```
其中,new_row代表新的一行数组,[new_row]代表将其转换为一个二维数组。axis=0代表要在行方向上添加新的行。
最终的结果是一个1行3列的新数组:
```python
array([[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
```
如何从numpy数组中删除包含缺失值的行?
要从一个NumPy数组中删除包含缺失值的行,你可以使用`np.isnan()`函数来检查每个元素是否为缺失值,并将这些行索引出来进行删除。
下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 创建一个包含缺失值的NumPy数组
arr = np.array([[1, 2, np.nan],
[4, np.nan, 6],
[7, 8, 9]])
# 使用np.isnan()函数检查缺失值
mask = np.isnan(arr).any(axis=1)
# 根据mask删除包含缺失值的行
arr = arr[~mask]
print(arr)
```
这段代码首先创建了一个包含缺失值的二维数组`arr`。然后,使用`np.isnan(arr).any(axis=1)`检查每一行是否包含缺失值,返回一个布尔类型的数组`mask`。最后,使用`arr[~mask]`根据`mask`删除包含缺失值的行。
运行以上代码,输出结果为:
```
[[7. 8. 9.]]
```
可以看到,包含缺失值的前两行已经被成功删除了。