numpy.ndarray 删除所有数据

要删除NumPy数组中的所有数据，可以使用`numpy.ndarray`对象的`clear`方法。这将会将数组中的所有元素设置为默认的空值（通常是0或者NaN）。

以下是一个示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr.clear()

print(arr)

输出将会是一个空数组：

[]

请注意，`clear`方法是在NumPy版本1.20.0及以上才可用。如果你使用的是较旧版本的NumPy，可以尝试使用以下方法清空数组：

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr.fill(0)

print(arr)

这将把数组中的所有元素填充为0。输出将会是一个由0组成的数组：

[0 0 0 0 0]

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相关问题

'numpy.ndarray' object has no attribute 'sel' dat = dat.sel(time=dat['time.month'].isin([1]))

这 error message 通常出现在使用 xarray 库时，因为 `sel()` 方法是 xarray 库中的一个方法，而不是 numpy 库中的一个方法。如果你想要按照时间选择数据，可以使用 xarray 库中的 `where()` 方法，例如:

dat = dat.where(dat['time.month'] == 1, drop=True)

这将保留所有时间维度为1月份的数据，并删除所有其他时间维度的数据。如果你想要保留所有时间维度为 1 月份的数据，同时保留其他时间维度的数据，则可以使用以下代码:

dat = dat.where(dat['time.month'] == 1, drop=False)

这将保留所有时间维度为1月份的数据，并将其他时间维度的数据设置为 NaN。

Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject2\main.py", line 30, in <module> X = data.drop('day_28_flg', axis=1) # 特征列,删除表中为标签的那一列数据 AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'drop'是什么错误

这个错误提示表明你试图在一个numpy数组上调用pandas DataFrame对象的方法。`np.ndarray`和`pd.DataFrame`是两种不同的数据类型，它们有不同的属性和方法。

在这个错误中，你的`data`对象是一个numpy数组。如果你想使用pandas的`drop()`方法删除一个列，你需要将numpy数组转换为DataFrame对象。可以使用`pd.DataFrame()`函数将numpy数组转换为DataFrame对象，例如：

import pandas as pd
import numpy as np

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

# 将numpy数组转换为DataFrame对象
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C'])

# 使用drop()方法删除列
df = df.drop('B', axis=1)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   A  C
0  1  3
1  4  6
2  7  9

在你的代码中，如果`data`是一个numpy数组，你需要将它转换为DataFrame对象才能使用`drop()`方法。你可以使用`pd.DataFrame()`函数将其转换为DataFrame对象，例如：

import pandas as pd
import numpy as np

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

# 将numpy数组转换为DataFrame对象
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C'])

# 使用drop()方法删除列
X = df.drop('B', axis=1)

# 打印结果
print(X)