numpy如何删除矩阵中的部分数据numpy.delete

这篇文章将为大家详细讲解有关numpy如何删除矩阵中的部分数据numpy.delete，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

Numpy.delete() 函数

简介

Numpy.delete() 函数用于从给定的NumPy数组中删除指定元素或索引值。它是一个功能强大的工具，可以灵活地从数组中剔除不需要的数据。

语法

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

参数

• arr：要从中删除数据的NumPy数组。
• obj：要删除的元素或索引值的列表。可以是以下类型之一：
  • 整数：要删除的索引值。
  • 列表：要删除的多个索引值的列表。
  • 布尔数组：一个布尔数组，其中 True 值对应于要删除的元素。
• axis：要沿其进行删除的轴。默认值为 None，表示沿所有轴删除。

返回值

Numpy.delete() 函数返回一个新的NumPy数组，其中已删除了指定元素或索引值。

用法

Numpy.delete() 函数有以下用法：

• 删除单个元素：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
new_arr = np.delete(arr, 2)  # 删除索引 2 处的元素

print(new_arr)  # 输出：[1 2 4 5]

• 删除多个元素：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
new_arr = np.delete(arr, [1, 3])  # 删除索引 1 和 3 处的元素

print(new_arr)  # 输出：[1 4 5]

• 使用布尔数组删除元素：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mask = [False, True, False, False, True]
new_arr = np.delete(arr, mask)  # 删除 mask 中为 True 的元素

print(new_arr)  # 输出：[1 3 4]

• 沿特定轴删除元素：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
new_arr = np.delete(arr, 1, axis=0)  # 删除第 1 行

print(new_arr)  # 输出：[[1 2 3]]

优点

• 高效：Numpy.delete() 函数在删除大量元素时非常高效。
• 灵活：它允许您使用各种方式指定要删除的元素，包括索引值、列表和布尔数组。
• 沿多维数组操作：您可以沿多维数组的特定轴进行删除。

缺点

• 不可变：Numpy.delete() 函数返回一个新的数组，而不是修改原数组。
• 意外删除：如果您不小心，可能会意外删除元素，因此在使用该函数时要谨慎。

以上就是numpy如何删除矩阵中的部分数据numpy.delete的详细内容，更多请关注编程学习网其它相关文章！