从3D numpy数组中删除切片

可以使用numpy的切片操作和删除函数来实现。具体步骤如下：

导入numpy库：在代码中导入numpy库，以便使用其中的函数和方法。

import numpy as np

创建3D numpy数组：使用numpy库的函数创建一个3D numpy数组。

arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])

删除切片：使用numpy的切片操作来选择要删除的切片，并使用numpy的删除函数删除该切片。

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

在上述代码中，np.delete(arr, 1, axis=0)表示删除arr数组的第1个切片，axis=0表示在第一个维度上进行操作。

打印结果：打印删除切片后的新数组。

print(new_arr)

完整代码如下：

import numpy as np

arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
new_arr = np.delete(arr, 1, axis=0)
print(new_arr)

这段代码的运行结果是：

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

这样就从3D numpy数组中成功删除了切片。需要注意的是，删除切片后会生成一个新的数组，原始数组不会被修改。

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