NumPy的delete函数详解

LVARF • 2025-04-24 06:40 • 编程

一、delete函数简介

NumPy是Python中常用的科学计算库，它提供了许多方便的函数和工具来处理数值数据。其中，delete函数是一个用于删除数组中某些元素的函数。其函数原型为：

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

其中，arr表示输入的数组，obj指明需要被删除的元素或子数组的位置，axis用于指明需要删除的轴。删除过后，将返回一个新的数组，原数组并不会发生改变。

其中最常用的场景是删除二维数组中的某一行或某一列。对于二维数组，我们通常需要指定删除的轴，例如在二维数组arr中，删除第3行可以这样实现：

import numpy as np

arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
new_arr = np.delete(arr, 2, axis=0)

print(new_arr)

运行结果为：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

其中，np.delete(arr, 2, axis=0)表示在arr数组中删除第3行，axis=0表示删除的是行。

同样的，删除第3列可以这样实现：

new_arr = np.delete(arr, 2, axis=1)

print(new_arr)

运行结果为：

[[1 2]
 [4 5]
 [7 8]]

注意，此时的axis=1表示删除的是列。

当需要删除多行或多列时，可以直接在obj中输入需要删除的行数或列数：

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

print(new_arr)

运行结果为：

[[1 2 3]]

其中，np.delete(arr, [1,2], axis=0)表示在arr数组中删除第2行和第3行。

同样的，删除第2列和第3列可以这样实现：

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

print(new_arr)

运行结果为：

[[1]
 [4]
 [7]]

除了二维数组，如果需要删除一维数组中的某些元素，也可以使用delete函数：

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

print(new_arr)

运行结果为：

[1 2 4]

其中，np.delete(arr, [2,4])表示在arr数组中删除第3个和第5个元素。

除了删除行或列，delete函数还可以删除二维数组中的某些子数组。例如，在数组arr中，删除第2行、第3行和第4列可以这样实现：

arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
new_arr = np.delete(arr, np.s_[1:3], axis=0)
new_arr = np.delete(new_arr, [1], axis=1)

print(new_arr)

运行结果为：

[[1 3]
 [7 9]]

其中，np.delete(arr, np.s_[1:3], axis=0)表示在arr数组中删除第2行和第3行，np.s_[1:3]表示选中第2行和第3行。接着，我们需要再删除第4列，这可以通过np.delete(new_arr, [1], axis=1)来实现，其中[1]表示需要删除的列数。

通过本文的介绍，我们了解到了NumPy中delete函数的基本用法和常见场景。delete函数可以帮助我们快速高效地删除数组中的某些元素或子数组，方便我们进行进一步的数据处理和分析。

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