Python numpy二维数组如何删除指定行和列
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。