python – 删除零线2-D numpy数组

1. 导入必要的库

在开始之前，我们首先需要导入NumPy库。

import numpy as np

2. 创建一个2-D NumPy数组

为了演示如何删除零行，我们首先需要创建一个2-D NumPy数组。我们可以使用NumPy的函数zeros来创建一个元素全为零的数组。

arr = np.zeros((5, 3))

print("原始数组：")
print(arr)

以上代码会创建一个5行3列的数组，并将其打印出来。结果如下：

原始数组：

[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]

3. 随机生成一些非零行

为了演示删除零行的过程，我们需要在数组中随机生成一些非零行。我们可以使用NumPy的随机数生成函数random.rand来生成一个介于0和1之间的随机数。

# 生成一些随机的非零行

non_zero_rows = np.random.rand(arr.shape[0]) > temperature
# 将非零行赋值为1
arr[non_zero_rows] = 1
print("随机生成的非零行：")
print(arr)

以上代码会输出随机生成的非零行。结果如下：

随机生成的非零行：

[[1. 1. 1.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]

4. 删除零行

现在我们已经生成了一些非零行，接下来我们将删除零行。我们可以使用NumPy的any函数来判断每一行是否包含非零元素，并通过布尔索引来选择非零行。

# 删除零行

non_zero_rows = arr.any(axis=1)
arr = arr[non_zero_rows]
print("删除零行后的数组：")
print(arr)

以上代码会输出删除零行后的数组。结果如下：

删除零行后的数组：

[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]

5. 总结

本文介绍了如何使用NumPy库删除2-D数组中的零行。首先，我们使用zeros函数创建了一个元素全为零的2-D数组。然后，我们使用random.rand函数生成了一些随机的非零行，并将其赋值为1。最后，我们使用any函数判断每一行是否包含非零元素，并通过布尔索引选择非零行进行删除。

删除零行可以帮助我们简化数组的结构，并且提高计算效率。如果我们的数据集中包含大量零行，删除它们可以减少计算的复杂性。同时，删除零行还可以使数据更易于理解和解释。

以上就是本文的全部内容，希望对您有所帮助！