删除np.array中的某行数据

可以使用 NumPy 的 delete() 函数来删除数组中的某行数据。delete() 函数的语法如下：

numpy.delete(arr, obj, axis=None)

其中，arr 表示要删除元素的数组，obj 表示要删除的元素下标或下标数组，axis 表示删除元素的轴方向。当 axis 为 None 时，表示删除 flatten 后的数组中的元素；当 axis 为 0 时，表示删除 arr 的第一维元素；当 axis 为 1 时，表示删除 arr 的第二维元素，以此类推。

例如，要删除 arr 数组的第 2 行，可以使用如下代码：

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)

输出结果为：

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

其中，np.delete(arr, 1, axis=0) 表示删除 arr 数组的第 2 行（下标为 1），axis=0 表示删除第一维元素，即删除行。

相关问题

np.array删除元素

在NumPy库中，`np.array`是一个用于创建数组的数据结构，它通常不会直接提供删除元素的功能，因为数组是固定大小、不可变的。如果你想要从数组中移除元素，你可以选择几种方式：

1. **过滤法**：可以使用条件索引来创建一个新的数组，排除你不希望保留的元素。例如：

   arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
   new_arr = arr[arr != value_to_remove]

2. **视图更新**：如果你只是想改变原数组的内容，并不真正删除元素，可以使用布尔索引来对数组进行赋值操作，设置为`False`的元素会变成NaN或其他填充值：

   arr[arr == value_to_remove] = np.nan

3. **列表推导式**：对于一维数组，可以直接替换为新元素组成的列表，但这不是真正的“删除”，而是创建了一个新的数组：

   arr = [value for value in arr if value != value_to_remove]

请注意，以上操作都不会修改原始数组的形状或大小，如果你需要删除并减少数组长度，应该创建一个新的数组。

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`。