numpy.ndarray中删除多行数据

可以使用`numpy.delete()`函数来删除`ndarray`中的多行数据。该函数的用法如下：

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

其中`arr`是要删除数据的`ndarray`，`obj`是要删除的行的索引，`axis`指定了要在哪个轴上删除数据，默认为`None`，表示展开整个数组进行删除。

例如，如果要删除`ndarray`中第1行和第3行，可以这样写：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6],
              [7, 8, 9],
              [10, 11, 12]])

a = np.delete(a, [0, 2], axis=0)

print(a)

输出结果为：

[[ 4  5  6]
 [10 11 12]]

上述代码中，`a`是一个4行3列的`ndarray`，使用`np.delete()`函数删除了第1行和第3行。

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numpy.ndarray中删除数据

可以使用numpy.delete()函数来删除numpy.ndarray中的数据。该函数的语法如下：

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

其中，arr是输入的numpy.ndarray数组；obj是要删除的元素的索引或者切片；axis是要删除的轴的索引。

例如，我们可以删除一个一维数组中的第三个元素，代码如下：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
new_arr = np.delete(arr, 2)
print(new_arr)  # [1 2 4 5]

我们也可以删除一个二维数组中的第二行，代码如下：

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

需要注意的是，numpy.delete()函数并不会修改原始的numpy.ndarray数组，而是返回一个新的数组。

numpy.ndarray 删除所有数据

要删除NumPy数组中的所有数据，可以使用`numpy.ndarray`对象的`clear`方法。这将会将数组中的所有元素设置为默认的空值（通常是0或者NaN）。

以下是一个示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr.clear()

print(arr)

输出将会是一个空数组：

[]

请注意，`clear`方法是在NumPy版本1.20.0及以上才可用。如果你使用的是较旧版本的NumPy，可以尝试使用以下方法清空数组：

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr.fill(0)

print(arr)

这将把数组中的所有元素填充为0。输出将会是一个由0组成的数组：

[0 0 0 0 0]

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