np.delete详解

一、删除数组中的元素

numpy中的np.delete函数可以用来删除数组中指定位置的元素。它的语法是：

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

举个例子，假设有如下的一个数组：

import numpy as np

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

array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])

我们可以使用np.delete来删除第一行和最后一行：

new_arr = np.delete(arr, [0, 2], axis=0)
print(new_arr)

array([[3, 4]])

在上面的例子中，我们传入了一个列表[0, 2]作为要删除的行的下标，将第一行和最后一行删除了。

二、删除数组中的多个元素

如果要删除多个元素，可以将它们的下标放在一个列表中，然后传给np.delete函数。比如下面的例子中我们删除了数组中的第1列和第3列：

new_arr = np.delete(arr, [0, 2], axis=1)
print(new_arr)

array([[2],
       [4],
       [6]])

三、删除数组中的指定元素

除了按照行或列删除一整段数据，np.delete还可以按照元素删除。

例如，有如下一个数组：

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

array([1, 2, 3, 4, 5])

我们可以使用np.delete来删除其中的一些元素：

new_arr = np.delete(arr, [0, 2])
print(new_arr)

array([2, 4, 5])

在上面的例子中，我们传入了一个列表[0, 2]，将数组中的第1个和第3个元素删除了。

四、删除多个数组中的元素

如果要删除多个数组中的元素，可以将它们连接在一起，然后一起传给np.delete函数。比如下面的例子中我们删除了数组a和数组b中的下标为1的元素：

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.concatenate((a, b))
new_c = np.delete(c, 1)

print(new_c)

array([1, 3, 4, 5, 6])

五、删除元素时保持数组的维度

有时候在删除元素时需要保持数组的维度，这时可以给axis参数传入一个元组，来指定要沿哪些轴方向删除元素。比如下面的例子，我们删除掉数组中的第1行和第3行，但是要保持数组的维度不变：

arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
new_arr = np.delete(arr, (0, 2), axis=(0, 0)).reshape(1, 4)
print(new_arr)

array([[3, 4, 5, 6]])

六、总结

np.delete函数可以用来删除数组中指定位置的元素，可以按照行或列删除一整段数据，也可以按照元素删除。如果要删除多个数组中的元素，可以将它们连接在一起，然后一起传给np.delete函数。如果要删除元素时需要保持数组的维度，可以给axis参数传入一个元组，来指定要沿哪些轴方向删除元素。

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