`np.delete()`函数能否沿两个维度同时删除元素？

`np.delete()`函数本身并不直接支持沿两个维度同时删除元素。它通常用于单次删除，要么按照行（轴`axis=0`），要么按列（轴`axis=1`）。如果你需要对二维数组进行更复杂的删除操作，比如同时删除多行或多列，可能需要先创建一个新的数组，并逐个处理你需要删除的部分。

不过，你可以通过结合循环或者其他NumPy操作，先分别处理每一行或每一列，然后再合并结果。例如，如果你想删除所有特定值所在的行和列，可以这样做：

arr = ... # 你的二维数组
values_to_remove = ... # 需要删除的值

# 按行查找并删除
rows_to_delete = np.where(arr == values_to_remove, True, False).any(axis=1)
new_rows = arr[~rows_to_delete]

# 按列查找并删除
columns_to_delete = np.where(arr.T == values_to_remove, True, False).any(axis=1)
new_cols = new_rows[:, ~columns_to_delete]

# 最终得到的新二维数组
new_arr = new_cols

这里假设你知道要删除哪些特定值，如果不是这样，你可能需要遍历整个数组来找出满足条件的行和列。

请注意，这种方法可能会消耗较多计算资源，特别是在大型数组上。如果你有特定的需求，可能需要寻找更适合的数据处理策略。

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