删除np.array中的某行数据
时间: 2023-09-17 07:13:34 浏览: 49
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:
```python
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:
```python
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
我的数据类型是np.array,怎么删除第一个和最后一个元素
可以使用切片来删除第一个和最后一个元素,如下所示:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
new_arr = arr[1:-1] # 切片删除第一个和最后一个元素
print(new_arr) # 输出 [2 3 4]
```
这里使用了切片 `arr[1:-1]`,其中 `1` 表示从第二个元素开始取,`-1` 表示倒数第二个元素结束,即删除了第一个和最后一个元素。注意,这样得到的是一个新的数组,原数组并没有改变。
删除data = np.array([27.8, 75.249, 68.615, 43.622, 197.917])中大于180数据的代码
要删除数组中大于180的数据,你可以使用NumPy库的布尔索引来过滤掉这些数据。
以下是一个示例代码,演示如何删除数组中大于180的数据:
```python
import numpy as np
data = np.array([27.8, 75.249, 68.615, 43.622, 197.917])
# 使用布尔索引过滤大于180的数据
filtered_data = data[data <= 180]
print(filtered_data)
```
在这个例子中,原始数据是一个NumPy数组。通过使用布尔索引`data <= 180`,我们得到一个布尔数组,其中True表示对应位置上的值小于等于180,False表示对应位置上的值大于180。然后,我们将这个布尔数组作为索引应用到原始数据上,得到一个只包含小于等于180的新数组`filtered_data`。
运行这段代码,你会得到一个删除了大于180的数据的新数组。在这个例子中,输出将是:
```
[ 27.8 75.249 68.615 43.622]
```
这样,你就成功地删除了数组中大于180的数据。