目前我正在使用这个方法:
data = np.array([[0, 0, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 0, 6, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 1, 2,3, 4, 5, 0, 6, 0, 0]])
index = 0
idx = []
for img in range(len(data)):
img_raw = np.any(data[img])
if img_raw == 0.0:
idx.append(index)
index+=1
data = np.delete(data, idx, axis=0)
有人知道更好的方法吗?
最佳答案
无论 data
是什么,Daniel 都会回答一维数组,这在您的情况下似乎已经足够了。如果您的 data
数组是二维的,事情就会变得有点复杂,因为您不能在不改变数组维度的情况下删除 0。在这种情况下,您可以使用 mask-arrays
从您的考虑中删除不需要的值,例如
import numpy as np
ma_data = np.ma.masked_equal(data,0)
print(ma_data)
任何计算,例如均值、标准差等,都不要考虑屏蔽值。
关于python - 有效地从 np 数组中删除零,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46383987/