python numpy数组删除某一行之后的所有行

可以使用numpy的delete函数，比如要删除第2行的数据，可以这样写：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

new_arr = np.delete(arr, 1, axis=0)

print(new_arr)

输出结果：

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

其中，第一个参数是要操作的数组，第二个参数是要删除的行号（从0开始），第三个参数是删除的维度，这里用0表示行。

相关问题

python numpy 数组元素周围_python numpy 数组元素周围_Python numpy数组元素属性及访问...

numpy数组元素周围的操作可以通过以下几种方式实现：

1. 切片操作：可以使用numpy数组的切片操作来获取数组中元素的周围元素。

例如，对于一个二维数组arr，要获取第i行第j列元素周围的元素，可以使用如下切片操作：

arr[i-1:i+2, j-1:j+2]

这将返回一个3x3的子数组，其中心元素为arr[i,j]，周围的8个元素为该子数组的其余元素。

2. 使用numpy.pad()函数：numpy.pad()函数可以用来在数组的边缘添加一个或多个值，从而扩展数组的大小。可以使用该函数来添加额外的行和列，然后通过索引访问周围的元素。

例如，对于一个二维数组arr，要获取第i行第j列元素周围的元素，可以使用如下代码：

padded_arr = np.pad(arr, ((1, 1), (1, 1)), mode='constant')
surrounding = padded_arr[i:i+3, j:j+3]

这将在数组的边缘添加一行和一列，并使用常量值填充这些额外的元素。然后可以使用切片操作来获取中心元素周围的元素。

3. 使用numpy.roll()函数：numpy.roll()函数可以用来沿着给定轴滚动数组的元素。可以使用该函数来将数组的行和列进行滚动，从而获取周围的元素。

例如，对于一个二维数组arr，要获取第i行第j列元素周围的元素，可以使用如下代码：

rows, cols = arr.shape
row_indices = np.arange(i-1, i+2) % rows
col_indices = np.arange(j-1, j+2) % cols
surrounding = arr[row_indices][:, col_indices]

这将将第i行向上和向下滚动一行，并将第j列向左和向右滚动一列，从而获取中心元素周围的元素。使用模运算可以确保在数组的边缘滚动时正确处理索引。

python里numpy数组求某一行的平均数的代码

可以使用numpy模块的mean函数来求解某一行的平均数，代码如下：

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]])

# 求第2行的平均值
row_mean = np.mean(arr[1])
print(row_mean)

输出结果为：

6.5

其中，`arr[1]`表示取第2行，`np.mean()`函数求出该行的平均值。