Hướng dẫn remove column array python - loại bỏ python mảng cột

Sử dụng hàm Numpy

print(np.delete(a, 0, 0))
# [[ 4  5  6  7]
#  [ 8  9 10 11]]

print(np.delete(a, 2, 0))
# [[0 1 2 3]
#  [4 5 6 7]]

# print(np.delete(a, 3, 0))
# IndexError: index 3 is out of bounds for axis 0 with size 3

1, bạn có thể xóa bất kỳ hàng và cột nào khỏi mảng numpy

print(np.delete(a, 0, 0))
# [[ 4  5  6  7]
#  [ 8  9 10 11]]

print(np.delete(a, 2, 0))
# [[0 1 2 3]
#  [4 5 6 7]]

# print(np.delete(a, 3, 0))
# IndexError: index 3 is out of bounds for axis 0 with size 3

2.

• Numpy.Delete - Hướng dẫn sử dụng Numpy v1.15

Chỉ định trục (kích thước) và vị trí (số hàng, số cột, v.v.). Cũng có thể chọn nhiều hàng và cột bằng một lát cắt hoặc danh sách.

Bài viết này mô tả các nội dung sau đây.

• Cách sử dụng cơ bản của

  print(np.delete(a, 0, 0))
  # [[ 4  5  6  7]
  #  [ 8  9 10 11]]
  
  print(np.delete(a, 2, 0))
  # [[0 1 2 3]
  #  [4 5 6 7]]
  
  # print(np.delete(a, 3, 0))
  # IndexError: index 3 is out of bounds for axis 0 with size 3
  

  1
  • Chỉ định chỉ mục (số hàng/số cột):

    print(np.delete(a, 0, 0))
    # [[ 4  5  6  7]
    #  [ 8  9 10 11]]
    
    print(np.delete(a, 2, 0))
    # [[0 1 2 3]
    #  [4 5 6 7]]
    
    # print(np.delete(a, 3, 0))
    # IndexError: index 3 is out of bounds for axis 0 with size 3
    

    4
  • Chỉ định trục (kích thước):

    print(np.delete(a, 0, 0))
    # [[ 4  5  6  7]
    #  [ 8  9 10 11]]
    
    print(np.delete(a, 2, 0))
    # [[0 1 2 3]
    #  [4 5 6 7]]
    
    # print(np.delete(a, 3, 0))
    # IndexError: index 3 is out of bounds for axis 0 with size 3
    

    5
• Xóa nhiều hàng và cột cùng một lúc
  • Sử dụng một danh sách
  • Sử dụng một lát
  • Xóa hàng và cột
• Ví dụ cho các mảng đa chiều

Xem các bài viết sau đây để biết cách xóa các phần tử, hàng và cột theo các điều kiện thay vì chỉ định vị trí theo chỉ mục và cách xóa các hàng và cột chứa giá trị bị thiếu

print(np.delete(a, 0, 0))
# [[ 4  5  6  7]
#  [ 8  9 10 11]]

print(np.delete(a, 2, 0))
# [[0 1 2 3]
#  [4 5 6 7]]

# print(np.delete(a, 3, 0))
# IndexError: index 3 is out of bounds for axis 0 with size 3

6.

• Numpy: Trích xuất hoặc xóa các phần tử, hàng và cột đáp ứng các điều kiện
• Numpy: Xóa các hàng/cột có giá trị bị thiếu (NAN) trong ndarray

Sử dụng

print(np.delete(a, 0, 0))
# [[ 4  5  6  7]
#  [ 8  9 10 11]]

print(np.delete(a, 2, 0))
# [[0 1 2 3]
#  [4 5 6 7]]

# print(np.delete(a, 3, 0))
# IndexError: index 3 is out of bounds for axis 0 with size 3

7 để thay đổi hình dạng.

• Numpy: Cách sử dụng Reshape () và ý nghĩa của -1

Cách sử dụng cơ bản của print(np.delete(a, 0, 0)) # [[ 4 5 6 7] # [ 8 9 10 11]] print(np.delete(a, 2, 0)) # [[0 1 2 3] # [4 5 6 7]] # print(np.delete(a, 3, 0)) # IndexError: index 3 is out of bounds for axis 0 with size 3 1

Chỉ định chỉ mục (số hàng/số cột):

print(np.delete(a, 0, 0))
# [[ 4  5  6  7]
#  [ 8  9 10 11]]

print(np.delete(a, 2, 0))
# [[0 1 2 3]
#  [4 5 6 7]]

# print(np.delete(a, 3, 0))
# IndexError: index 3 is out of bounds for axis 0 with size 3

4

• print(np.delete(a, 1, 0))
  # [[ 0  1  2  3]
  #  [ 8  9 10 11]]
  
  print(np.delete(a, 1, 1))
  # [[ 0  2  3]
  #  [ 4  6  7]
  #  [ 8 10 11]]
  
  # print(np.delete(a, 1, 2))
  # AxisError: axis 2 is out of bounds for array of dimension 2
  

  0
  • Chỉ định trục (kích thước):

    print(np.delete(a, 0, 0))
    # [[ 4  5  6  7]
    #  [ 8  9 10 11]]
    
    print(np.delete(a, 2, 0))
    # [[0 1 2 3]
    #  [4 5 6 7]]
    
    # print(np.delete(a, 3, 0))
    # IndexError: index 3 is out of bounds for axis 0 with size 3
    

    5
  • Xóa nhiều hàng và cột cùng một lúc
  • Sử dụng một danh sách

Sử dụng một lát

import numpy as np

a = np.arange(12).reshape(3, 4)
print(a)
# [[ 0  1  2  3]
#  [ 4  5  6  7]
#  [ 8  9 10 11]]

a_del = np.delete(a, 1, 0)
print(a_del)
# [[ 0  1  2  3]
#  [ 8  9 10 11]]

print(a)
# [[ 0  1  2  3]
#  [ 4  5  6  7]
#  [ 8  9 10 11]]

Chỉ định chỉ mục (số hàng/số cột): print(np.delete(a, 0, 0)) # [[ 4 5 6 7] # [ 8 9 10 11]] print(np.delete(a, 2, 0)) # [[0 1 2 3] # [4 5 6 7]] # print(np.delete(a, 3, 0)) # IndexError: index 3 is out of bounds for axis 0 with size 3 4

Chỉ định trục (kích thước):

print(np.delete(a, 0, 0))
# [[ 4  5  6  7]
#  [ 8  9 10 11]]

print(np.delete(a, 2, 0))
# [[0 1 2 3]
#  [4 5 6 7]]

# print(np.delete(a, 3, 0))
# IndexError: index 3 is out of bounds for axis 0 with size 3

5

Xóa nhiều hàng và cột cùng một lúc

print(np.delete(a, 0, 0))
# [[ 4  5  6  7]
#  [ 8  9 10 11]]

print(np.delete(a, 2, 0))
# [[0 1 2 3]
#  [4 5 6 7]]

# print(np.delete(a, 3, 0))
# IndexError: index 3 is out of bounds for axis 0 with size 3

Chỉ định trục (kích thước): print(np.delete(a, 0, 0)) # [[ 4 5 6 7] # [ 8 9 10 11]] print(np.delete(a, 2, 0)) # [[0 1 2 3] # [4 5 6 7]] # print(np.delete(a, 3, 0)) # IndexError: index 3 is out of bounds for axis 0 with size 3 5

Xóa nhiều hàng và cột cùng một lúc

Sử dụng một danh sách

Sử dụng một lát

print(np.delete(a, 1, 0))
# [[ 0  1  2  3]
#  [ 8  9 10 11]]

print(np.delete(a, 1, 1))
# [[ 0  2  3]
#  [ 4  6  7]
#  [ 8 10 11]]

# print(np.delete(a, 1, 2))
# AxisError: axis 2 is out of bounds for array of dimension 2

Xóa hàng và cột

print(np.delete(a, 1, None))
# [ 0  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]

print(np.delete(a, 1))
# [ 0  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]

Xóa nhiều hàng và cột cùng một lúc

Sử dụng một danh sách

Sử dụng một danh sách

Sử dụng một lát

print(np.delete(a, [0, 3], 1))
# [[ 1  2]
#  [ 5  6]
#  [ 9 10]]

print(np.delete(a, [0, 1, 3], 1))
# [[ 2]
#  [ 6]
#  [10]]

Sử dụng một lát

Xóa hàng và cột

Ví dụ cho các mảng đa chiều

• Xem các bài viết sau đây để biết cách xóa các phần tử, hàng và cột theo các điều kiện thay vì chỉ định vị trí theo chỉ mục và cách xóa các hàng và cột chứa giá trị bị thiếu

  print(np.delete(a, 0, 0))
  # [[ 4  5  6  7]
  #  [ 8  9 10 11]]
  
  print(np.delete(a, 2, 0))
  # [[0 1 2 3]
  #  [4 5 6 7]]
  
  # print(np.delete(a, 3, 0))
  # IndexError: index 3 is out of bounds for axis 0 with size 3
  

  6.

slice()

Numpy: Trích xuất hoặc xóa các phần tử, hàng và cột đáp ứng các điều kiện

Numpy: Xóa các hàng/cột có giá trị bị thiếu (NAN) trong ndarray

print(np.delete(a, slice(2), 1))
# [[ 2  3]
#  [ 6  7]
#  [10 11]]

print(np.delete(a, slice(1, 3), 1))
# [[ 0  3]
#  [ 4  7]
#  [ 8 11]]

print(np.delete(a, slice(None, None, 2), 1))
# [[ 1  3]
#  [ 5  7]
#  [ 9 11]]

np.s_[]

Sử dụng

print(np.delete(a, 0, 0))
# [[ 4  5  6  7]
#  [ 8  9 10 11]]

print(np.delete(a, 2, 0))
# [[0 1 2 3]
#  [4 5 6 7]]

# print(np.delete(a, 3, 0))
# IndexError: index 3 is out of bounds for axis 0 with size 3

7 để thay đổi hình dạng.

• Numpy: Cách sử dụng Reshape () và ý nghĩa của -1

print(np.delete(a, np.s_[:2], 1))
# [[ 2  3]
#  [ 6  7]
#  [10 11]]

print(np.delete(a, np.s_[1:3], 1))
# [[ 0  3]
#  [ 4  7]
#  [ 8 11]]

print(np.delete(a, np.s_[::2], 1))
# [[ 1  3]
#  [ 5  7]
#  [ 9 11]]

Xóa hàng và cột

Ví dụ cho các mảng đa chiều

print(np.delete(np.delete(a, 1, 0), 1, 1))
# [[ 0  2  3]
#  [ 8 10 11]]

Ví dụ cho các mảng đa chiều

Xem các bài viết sau đây để biết cách xóa các phần tử, hàng và cột theo các điều kiện thay vì chỉ định vị trí theo chỉ mục và cách xóa các hàng và cột chứa giá trị bị thiếu

print(np.delete(a, 0, 0))
# [[ 4  5  6  7]
#  [ 8  9 10 11]]

print(np.delete(a, 2, 0))
# [[0 1 2 3]
#  [4 5 6 7]]

# print(np.delete(a, 3, 0))
# IndexError: index 3 is out of bounds for axis 0 with size 3

6.

a_3d = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)
print(a_3d)
# [[[ 0  1  2  3]
#   [ 4  5  6  7]
#   [ 8  9 10 11]]
# 
#  [[12 13 14 15]
#   [16 17 18 19]
#   [20 21 22 23]]]

print(a_3d.shape)
# (2, 3, 4)

Numpy: Trích xuất hoặc xóa các phần tử, hàng và cột đáp ứng các điều kiện

print(np.delete(a_3d, 1, 0))
# [[[ 0  1  2  3]
#   [ 4  5  6  7]
#   [ 8  9 10 11]]]

print(np.delete(a_3d, 1, 1))
# [[[ 0  1  2  3]
#   [ 8  9 10 11]]
# 
#  [[12 13 14 15]
#   [20 21 22 23]]]

print(np.delete(a_3d, 1, 2))
# [[[ 0  2  3]
#   [ 4  6  7]
#   [ 8 10 11]]
# 
#  [[12 14 15]
#   [16 18 19]
#   [20 22 23]]]

Numpy: Xóa các hàng/cột có giá trị bị thiếu (NAN) trong ndarray

print(np.delete(a, 0, 0))
# [[ 4  5  6  7]
#  [ 8  9 10 11]]

print(np.delete(a, 2, 0))
# [[0 1 2 3]
#  [4 5 6 7]]

# print(np.delete(a, 3, 0))
# IndexError: index 3 is out of bounds for axis 0 with size 3

0