importnumpyasnp# 创建一个示例数组arr12=np.arange(10)print("numpyarray.com example 12 (original):",arr12)# 移除索引为3的元素arr12_del_index=np.delete(arr12,3)print("numpyarray.com example 12 (delete index 3):",arr12_del_index)# 移除多个索引的元素arr12_del_multi=np.delete(arr12,[2...
# print(np.delete(a, 1, 2)) # AxisError: axis 2 is out of bounds for array of dimension 2 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 如果axis=None,则将obj指定的索引处的元素展平到一维后将其删除。由于轴的默认值为"无",因此如果省略的话,将执行默认的操作 AI检测代码解析 print(np...
replace=False) fg_indexes = cp.asarray(fg_indexes) else: P.random.seed(0)#固定...
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) new_arr = np.delete(arr, [1, 3]) # 删除索引为1和3的元素 print(new_arr) 输出: 代码语言:txt 复制 [1 3 5] 删除整个数组: 代码语言:txt 复制 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) del arr 在删除数...
a=.array([[0,2,0], [0,5,0], [0,8,0]]) del_index=[] forcolinrange(3): ifa[0][col]==0: del_index.append(col) print(del_index) a=np.delete(a,del_index,axis=1)# axis=1 删除列,axis=0 删除行 print(a) 1. 2. ...
1arr=np.array([1,2,3,4])2#删除arr中元素43arr_de=np.delete(arr,3,axis=0)4print(arr_de)56arr1=np.array([[1,2],[3],[4,5]])7#删除arr1中第一元素的2:方法18arr1[0]=[1]9print(arr1)10#方法211delarr1[0][1]12print(arr1) ...
复制array([1,5]) 复制a[2::2] 输出: 复制array([3,13,3]) 复制a[::-1] 输出: 复制array([3,7,13,19,3,5,1]) 当然,也可以修改ndarray的元素。 复制a[3] =999a 输出: 复制array([1,5,3,999,13,7,3]) 也可以修改一个ndarray的切片。
np.array([1,2,5,8,2],dtype = 'float32') # 输出 :array([1., 2., 5., 8., 2.], dtype=float32) 3.asarray转换时指定数据类型: import numpy as np arr = [1,3,5,7,2,9,0] # asarray 将列表进⾏变换 np.asarray(arr,dtype = 'float32') ...
没有任何警告,array()函数出现在舞台上。 array()函数从提供给它的对象创建一个数组。 该对象必须是类似数组的,例如 Python 列表。 在前面的示例中,我们传入了一个数组列表。 该对象是array()函数的唯一必需参数。 NumPy 函数倾向于具有许多带有预定义默认值的可选参数。 选择数组元素 从时间到时间,我们将要选择...
ar2 = ar1[2:7:2]ar2#array([2, 4, 6]) 这里需要解释以下冒号的作用: 如果只放置一个参数,如果是 [2],将返回与该索引相对应的单个元素;如果为 [2:],表示从该索引开始以后的所有项都将被提取;如果为 [:2],表示不限制开始元素,但会在该元素截止。