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.]

python ndarry

### 回答1：
`ndarray`是NumPy中的一个重要对象，表示N维数组，即可以是1维、2维、3维等等。它是一个存储同类型元素的多维数组，支持广播（broadcasting）功能以及数学运算，是科学计算和数据分析中常用的数据结构。我们可以使用NumPy包中的函数创建`ndarray`对象，如`numpy.array()`。例如，创建一个二维数组：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(a)

输出结果为：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

这里我们创建了一个2行3列的二维数组，用`np.array()`函数将一个列表转换为`ndarray`对象。

### 回答2：
numpy库中的核心数据结构是ndarray（N-dimensional array，多维数组），可以看作是一种类似于Python中的列表（list）的容器。ndarray的特点是同一数组中只能存储一种数据类型，且所有的元素在内存中是连续存储的。

ndarray是用于存储和处理大型矩阵和数组的最基本的数据结构，它支持高效的数值计算和复杂的数组操作，因此被广泛应用于科学计算、数据分析和机器学习等领域。

ndarray中的每个元素在内存中的存储顺序是连续的，这样就可以通过指定索引来访问数组中的元素，而不需要遍历整个数组。这种存储方式使得ndarray具有高效的数据访问和计算性能。

ndarray的形状（shape）描述了数组的维度，可以是一维、二维、三维甚至更高维度的数组。形状信息可以通过shape属性来获取，也可以通过reshape方法来改变数组的形状。

ndarray中的元素可以通过整数索引来访问，从0开始，类似于常规的列表索引。同时，ndarray也支持切片（slicing）操作，可以通过指定起始索引和结束索引来获取数组的子集。

ndarray支持广播（broadcasting）机制，即在进行二元操作时，如果两个数组的形状不匹配，可以通过自动扩展维度来进行计算。这种机制使得数组的计算更加灵活和高效。

总之，ndarray是numpy库中用于存储和处理大型矩阵和数组的核心数据结构，具有高效的数据访问和计算性能，支持多维数组操作、切片和广播等功能，广泛应用于科学计算、数据分析和机器学习等领域。

### 回答3：
Python中的ndarray是一个多维数组对象，它是NumPy的核心数据结构之一。ndarray是由相同数据类型的元素组成的表格，可以是一维、二维、三维甚至更高维度的数组。

使用ndarray可以进行数组的创建、索引、切片、运算和转换等操作。创建数组可以使用NumPy提供的函数，比如arange、zeros、ones等。数组的索引和切片与普通的Python列表类似，可以通过下标或切片操作访问或修改数组的元素。

ndarray在处理大型数据集时非常高效，因为它采用了连续的内存块来存储数据，而且可以进行向量化运算。这意味着对整个数组的操作可以一次性应用到所有元素上，避免了循环的开销，提高了计算效率。

除了常见的数学运算和逻辑运算外，ndarray还支持各种聚合函数、统计函数和线性代数运算，比如求和、平均值、标准差、最大值、最小值、矩阵乘法等。此外，通过改变数组的形状和重新排列元素，还可以实现转置、重塑等操作。

Python的ndarray与其他语言中的数组对象有相似之处，比如MATLAB中的矩阵、R语言中的向量和列表。它们都具有高效的存储和计算特性，常被用于数据科学、机器学习、图像处理等领域的数据处理和分析任务中。

总之，Python的ndarray是一个非常强大和灵活的数组对象，提供了许多功能和方法，可以方便地进行数组操作和数值计算。它是数据科学和机器学习领域中必不可少的工具之一。