,可以通过以下步骤实现:
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9],
[10, 11, 12]])
mask = np.array([False, False, True, False])
new_arr = arr[mask]
在上述代码中,我们创建了一个布尔数组mask
,其中True
表示需要保留的行,False
表示需要删除的行。根据mask
数组,我们使用布尔索引来选择需要保留的行,将其赋值给new_arr
。
new_arr
将只包含原始数组中满足条件的行:print(new_arr)
输出结果为:
[[7 8 9]]
在这个例子中,我们删除了除第三行之外的所有行。
关于numpy数组的整体删除非三重行的概念、分类、优势、应用场景以及推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,由于该问题与云计算领域无关,无法提供相关信息。
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