一、np.delete函数
在NumPy中，np.delete函数允许您从数组中删除指定的子数组。它的语法如下：
np.delete(arr, obj, axis=None)
其中：
- arr：输入数组
- obj：要删除的子数组或者元素
- axis：沿着哪个轴删除
该函数将返回从输入数组中删除了指定子数组或元素后的新数组。
二、保持维度
使用np.delete时，一般会遇到需要删除子数组但是保持维度的情况。例如，从一个2D数组中删除一整行或一整列，但不希望结果是1D的。为了做到这一点，您可以使用np.newaxis参数来添加一个新维度。
import numpy as np # 创建一个2D数组 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 删除第2列，保持维度 new_arr = np.delete(arr, 1, axis=1)[:,np.newaxis,:] print(new_arr)
该代码将输出以下结果：
[[[1 3]] [[4 6]] [[7 9]]]
请注意，通过添加[:,np.newaxis,:]，我们将新结果包装在一个新的尺寸为1的轴周围。这有效地使结果成为一个2D数组，而不是1D数组。
三、选取
np.delete函数可以用于选取数组元素。遵循NumPy的一般原则，可以使用布尔掩码或整数索引来指定要删除哪些元素。
下面的例子演示如何使用布尔掩码来选取数组元素：
import numpy as np # 创建一个1D数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 使用掩码删除奇数元素 mask = np.array([True, False, True, False, True]) new_arr = np.delete(arr, mask) print(new_arr)
该输出将输出以下结果：
[2 4]
为了使用整数索引，您可以指定要删除哪些元素的索引号码作为一个列表或数组。以下是一个例子：
import numpy as np # 创建一个1D数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 删除第2和第4个元素 new_arr = np.delete(arr, [1, 3]) print(new_arr)
该代码将输出以下结果：
[1 3 5]
四、应用
np.delete函数在许多场合都非常有用，例如在数据预处理中，可以用于删除不需要的数据，以方便进一步分析。
下面是一个对异类投资组合进行预处理的例子：
import numpy as np # 创建一个2D数组，包含两个不同的股票投资组合 stock_portfolio = np.array([[40, 30, 20, 10], [10, 30, 40, 20]]) # 计算每个投资组合的加权平均值 weights = np.array([0.4, 0.3, 0.2, 0.1]) weighted_returns = np.sum(stock_portfolio * weights, axis=1) # 删除不需要的投资组合 new_returns = np.delete(weighted_returns, 1) print(new_returns)
在这个例子中，我们计算了两个不同的投资组合的加权平均值。然后，我们使用np.delete函数来删除第二个投资组合，并打印结果。
五、总结
在本文中，我们对NumPy中的np.delete函数进行了深入的了解。我们具体介绍了保持维度和选取元素方面的用法，并且给出了一个实际应用的例子。希望读者能够对np.delete函数有更深入的理解。
