이 글에서는 배열의 전체 행과 열을 삭제하는 numpy의 삭제를 주로 소개합니다. 여기에는 특정 참조 값이 있습니다. 이제 필요한 친구들이 이를 참조할 수 있습니다.
Numpy의 삭제는 전체 행을 삭제할 수 있습니다. 및 전체 열에 대해 다음은 삭제 기능의 사용을 설명하는 간략한 소개 및 예입니다.
numpy.delete(arr, obj, axis=None)
매개변수:
arr: 입력 배열
obj: 슬라이스, 정수, 제거할 하위 배열을 나타냅니다.
axis: 하위 배열의 축을 삭제합니다.
axis = 0: 배열의 행을 삭제합니다.
axis = 1: 하위 배열의 열을 삭제합니다. array
axis = 없음: 인덱스 삭제를 위해 배열을 1차원 배열로 병합함을 나타냅니다.
반환: 새 하위 배열
x = array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
1 i번째 행 및 다중 행 작업을 삭제합니다.
x = numpy.delete(x, i, axis = 0)
여러 행 작업 삭제:
2. i번째 열 또는 여러 열 작업 삭제
x = numpy.delete(x, i, axis = 1)
여러 열 삭제 작업 :
3.axis = None 작업
위 내용은 전체 내용입니다. 이 기사에서 더 많은 관련 내용을 보려면 PHP 중국어 웹사이트를 주의 깊게 살펴보시기 바랍니다.
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Python 스크립트가 UNIX 시스템에서 실행할 수없는 이유는 다음과 같습니다. 1) CHMOD XYOUR_SCRIPT.PY를 사용하여 실행 권한을 부여하는 권한이 불충분합니다. 2) 잘못되거나 누락 된 Shebang 라인은 #!/usr/bin/envpython을 사용해야합니다. 3) 잘못된 환경 변수 설정, os.environ 디버깅을 인쇄 할 수 있습니다. 4) 잘못된 Python 버전을 사용하여 Shebang 행 또는 명령 줄에 버전을 지정할 수 있습니다. 5) 가상 환경을 사용하여 종속성을 분리하는 의존성 문제; 6) 구문 오류, python-mpy_compileyour_script.py를 사용하여 감지하십시오.

파이썬 어레이를 사용하는 것은 목록보다 많은 양의 숫자 데이터를 처리하는 데 더 적합합니다. 1) 배열 더 많은 메모리를 저장, 2) 배열은 숫자 값으로 작동하는 것이 더 빠르며, 3) 배열 힘 유형 일관성, 4) 배열은 C 배열과 호환되지만 목록만큼 유연하고 편리하지 않습니다.

더 나은 orfelexibility 및 mixdatatatatytys, 탁월한 정비 계산 모래 데이터 세트.

numpymanagesmemoryforlargearraysefficiedviews, 사본 및 메모리-맵핑 파일

ListSinpythondonoTrequireimportingAmodule, whilearraysfromtheArrayModuledOneedAnimport.1) ListSareBuilt-in, Versatile, andCanholdixedDatatypes.2) arraysarraysaremorememorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMoremeMoremeTeverTopeTeveTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeveTeTeTeTeTeTeTeTete가 필요합니다.

PythonlistsCanstoreAnyDatAtype, ArrayModuLearRaysStoreOneType 및 NUMPYARRAYSAREFORNUMERICALPUTATION.1) LISTSAREVERSATILEBUTLESSMEMORY-EFFICENT.2) ARRAYMODUERRAYRAYRAYSARRYSARESARESARESARESARESARESAREDOREDORY-UNFICEDONOUNEOUSDATA.3) NumpyArraysUraysOrcepperperperperperperperperperperperperperperperferperferperferferpercient

whenyouattempttoreavalueofthewrongdatatypeinapythonaphonarray, thisiSdueTotheArrayModule의 stricttyPeenforcement, theAllElementStobeofthesAmetypecified bythetypecode.forperformancersassion, arraysaremoreficats the thraysaremoreficats thetheperfication the thraysaremorefications는

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.


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