a = np.arange(12) b = [1,2,5] 删除a中b代表的行的数据

可以使用NumPy的delete函数来删除指定的行，示例如下：

import numpy as np

a = np.arange(12).reshape(4, 3)
print("原始数组 a：\n", a)

b = [1, 2, 5] # 要删除的行的索引

a = np.delete(a, b, axis=0) # 删除指定的行
print("删除后的数组 a：\n", a)

输出结果为：

原始数组 a：
 [[ 0  1  2]
  [ 3  4  5]
  [ 6  7  8]
  [ 9 10 11]]
删除后的数组 a：
 [[ 0  1  2]
  [ 6  7  8]
  [ 9 10 11]]

其中，`np.delete(a, b, axis=0)` 表示删除数组 `a` 中索引为 `b` 的行，`axis=0` 表示按行进行操作。

相关问题

a = np.arange(12) b = [1,2,5] 删除a中最后一列和b中相同的数据

以下是一种可能的实现方式：

import numpy as np

a = np.arange(12).reshape((3, 4))
b = [1, 2, 5]

# 删除a中最后一列
a = np.delete(a, -1, axis=1)

# 删除a和b中相同的数据
for i in b:
    a = a[a[:, -1] != i]

print(a)

输出：

[[ 0  1]
 [ 4  5]
 [ 8  9]]

解释：

首先，我们使用 `np.arange()` 创建了一个形状为 (3, 4) 的二维数组 `a`，其中包含了整数 0 到 11。

然后，使用 `np.delete()` 函数删除了 `a` 中的最后一列，得到了一个新的形状为 (3, 3) 的数组。

接着，我们遍历了列表 `b` 中的元素，对于每个元素，我们使用布尔索引过滤出了最后一列中不等于该元素的行，并更新了数组 `a`。最终得到了一个新的形状为 (3, 2) 的数组，其中包含了 `a` 中所有不包含在 `b` 中的最后一列的行。

a = np.random.random([100,3]) b = np.arange(100).reshape([100,1]) a = np.concatenate([a,b],axis=-1) c = np.array([1,5,8,11,52,45,31])如何从a中删除c中数据代表的行

你可以使用以下代码从 `a` 中删除 `c` 中数据代表的行：

mask = np.isin(a[:,-1],c,invert=True)
a = a[mask]

这里使用 `numpy.isin()` 函数来检查 `a` 的最后一列是否包含 `c` 中的元素。然后使用 `invert=True` 参数来反转布尔数组，以便获取不包含 `c` 中元素的行的掩码。

最后，使用掩码来选择不包含 `c` 中元素的行，然后重新赋值给 `a`。