python怎么删除numpy.ndarry中的指定值

您好，针对您的问题，可以使用numpy库中的delete函数来删除ndarray中的指定值。具体用法如下：

np.delete(ndarray, obj, axis=None)

其中，ndarray为待删除的ndarray数组，obj为要删除的元素或者元素的下标，axis为删除的方向，默认为None时，会转化为一维数组，删除后返回一个新的ndarray数组。

例如，删除ndarray中的值为5的元素，可以使用以下代码：

import numpy as np

ndarray = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 5])
new_ndarray = np.delete(ndarray, np.where(ndarray == 5))

print(new_ndarray)

输出结果为：

array([1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9])

上述代码中，使用了np.where函数找到ndarray中等于5的位置，然后将这些位置传给np.delete函数进行删除。

相关问题

np.array和np.ndarry 的区别

np.array和np.ndarray都是NumPy库中用于创建数组的函数，它们之间有以下区别[^1][^2]：

1. np.array是一个函数，用于将输入数据（例如列表、元组、数组等）转换为数组。而np.ndarray是一个类，用于创建多维数组对象。

2. np.array返回的是一个数组对象，而np.ndarray返回的是一个多维数组对象。

3. np.array可以接受多种类型的输入数据，并根据输入数据的类型自动推断数组的数据类型。而np.ndarray需要显式指定数组的数据类型。

4. np.array可以通过修改输入数据的形状来创建新的数组，而np.ndarray则需要使用reshape()函数来改变数组的形状。

5. np.array创建的数组是一个副本，对原始数据的修改不会影响到数组本身。而np.ndarray创建的数组是对原始数据的引用，对原始数据的修改会影响到数组本身。

下面是一个示例代码，演示了np.array和np.ndarray的区别[^1][^2]：

import numpy as np

# 使用np.array创建数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(type(arr1))  # 输出：<class 'numpy.ndarray'>
print(arr1)  # 输出：[1 2 3 4 5]

# 使用np.ndarray创建数组
arr2 = np.ndarray([1, 2, 3, 4, 5])
print(type(arr2))  # 输出：<class 'numpy.ndarray'>
print(arr2)  # 输出：[1 2 3 4 5]

# 修改原始数据
arr1[0] = 10
print(arr1)  # 输出：[10 2 3 4 5]

arr2[0] = 10
print(arr2)  # 输出：[10.  2.  3.  4.  5.]

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'to_excel'如何修改

当你遇到 `'numpy.ndarray' object has no attribute 'to_excel'` 这样的错误提示时，说明你正在尝试调用 `to_excel()` 方法的对象是一个 NumPy 数组（ndarray），而这个方法实际上属于 Pandas 库中的 DataFrame 或者 Series 对象。

### 错误原因

`to_excel()` 是 Pandas 提供的功能，用于将数据保存为 Excel 文件。NumPy 的 ndarray 并不具备此功能，因此会抛出属性错误。

### 解决方案

要解决这个问题，你可以按照以下几种方式之一进行处理：

#### 方案一：将 NumPy 数组转换为 Pandas DataFrame 后再保存到 Excel 文件

这是最常见的解决方案——首先把你的 NumPy 数组转化为一个 Pandas DataFrame，然后使用 `to_excel()` 来导出文件：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建示例 NumPy 数组
data_array = np.random.rand(4, 5)

# 将 NumPy 数组转成 DataFrame
df = pd.DataFrame(data_array)
# 可选地指定列名和索引标签
# df.columns = ['Col1', 'Col2', ...]
# df.index = [0, 1, ..., n-1]

# 导出至 Excel 文件
df.to_excel('output.xlsx')  # 默认不会保存索引

#### 方案二：利用其他库直接保存 ndarry 到 Excel 格式

虽然不是推荐的做法，但也可以考虑使用第三方工具包如 `openpyxl`、`xlsxwriter` 等来手动构建工作簿并填充数值单元格。不过对于大多数应用场景来说，还是建议采用第一种更为简便直观的方法。

#### 注意事项

确保你在环境中已安装好所需的 Python 包，比如 Pandas 和 openpyxl (作为默认引擎):

pip install pandas openpyxl

此外，如果你只是想快速查看或分享小规模的数据集，还可以考虑将其输出为 CSV 文件格式，这样可以直接打开并且不需要额外依赖项:

np.savetxt("output.csv", data_array, delimiter=",")

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总之，在处理类似情况的时候，关键是确认使用的数据容器是否支持所期望的操作，并根据实际需求选择最合适的方式来完成任务。