一、numpy.delete概述
numpy.delete函数是numpy库中的一个重要函数，它可用于数组的切片操作，并且能够在不改变原数组的形状的情况下，删除指定的子数组。
在使用delete函数的时候，需要注意序号的表示方式，序号从0开始计数。
二、删除数组中的一行或一列
在numpy中，可以通过指定axis参数，来选择要删除的行或列。
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
# 删除第一行
np.delete(arr, 0, axis=0)
# 输出：array([[4, 5, 6],[7, 8, 9]])
# 删除第二列
np.delete(arr, 1, axis=1)
# 输出：array([[1, 3],[4, 6],[7, 9]])三、删除数组中的多行或多列
当要删除多行或多列时，可以将需要删除的行或列的序号构成列表传入delete函数。
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
# 删除第1行和第2行
np.delete(arr, [0,1], axis=0)
# 输出：array([[7, 8, 9]])
# 删除第1列和第3列
np.delete(arr, [0,2], axis=1)
# 输出：array([[2],[5],[8]])四、删除数组中满足条件的元素
在使用numpy.delete函数时，还可以通过传入条件数组，来选择要删除的元素。
import numpy as np
arr = np.array([1,2,3,4,5])
# 删除元素值为3的元素
np.delete(arr, np.where(arr==3))
# 输出：array([1, 2, 4, 5])五、避免原数组被修改
当使用numpy.delete函数时，原数组可能会被修改。这时，可以将copy参数设为True，来避免原数组被修改。
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
# 删除第2行时，原数组不受影响
np.delete(arr, 1, axis=0, copy=True)
# 输出：array([[1, 2, 3],[7, 8, 9]])六、应用场景
numpy.delete函数在矩阵运算中，常常用于删除无用的行或列，从而帮助运算更加高效。
同时，它也适用于实际任务中的数据预处理，可以使用delete函数，删除数据集中的一些无用信息，提高模型训练的效率。
