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Python numpy二维数组如何删除指定行和列

 更新时间：2024年09月19日 09:37:27   作者：豆腐脑lr  
本文展示了如何对数组进行行列删除操作,包括删除单行、单列、多行和多列的方法,通过具体的运行结果展示,读者可以清晰地了解到如何在不同情况下进行数据处理,文章内容实用,适合需要进行数据处理的读者参考学习

1.原始数据

print('========原始数据==========')
x = np.array(np.arange(0, 16).reshape(4, 4))
# 二维数组数据
y = np.array([[0, 1], [2, 3]])  # 一维数据
print(x)
print(y)

运行结果：

========原始数据==========
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]
 [12 13 14 15]]
[[0 1]
 [2 3]]

2. 删除指定行

# 删除行：
print('========删除第二行后==========')
x1 = np.delete(x, 1, axis=0)
y1 = np.delete(y, 1, axis=0)
print(x1)
print(y1)

运行结果：

========删除第二行后==========
[[ 0  1  2  3]
 [ 8  9 10 11]
 [12 13 14 15]]
[[0 1]]

3. 删除指定列

# 删除列：
print('========删除第二列后==========')
x2 = np.delete(x, 1, axis=1)
y2 = np.delete(y, 1, axis=1)
print(x2)
print(y2)

运行结果：

========删除第二列后==========
[[ 0  2  3]
 [ 4  6  7]
 [ 8 10 11]
 [12 14 15]]
[[0]
 [2]]

4. 删除指定多行和多列

# 删除列：
print('========删除x第二行，第三行，第二列和第三列后==========')
x2 = np.delete(x, [1, 2], axis=0)
x2 = np.delete(x2, [1,2], axis=1)
print(x2)

运行结果

========删除x第二行，第三行，第二列和第三列后==========
[[ 0  3]
 [12 15]]

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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