如何在给定外部条件的情况下从另一个带有numpy的数组中删除/选择矩阵中的行？

在给定外部条件的情况下，从另一个带有numpy的数组中删除/选择矩阵中的行，可以使用numpy的条件索引来实现。

假设我们有一个numpy数组A，我们想要根据一些外部条件来删除/选择矩阵中的行。首先，我们需要使用条件运算符来创建一个布尔数组，其中每个元素代表是否满足给定条件。然后，我们可以使用布尔数组来选择矩阵中的行。

删除行的方法如下：

import numpy as np

# 创建一个示例数组A
A = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6],
              [7, 8, 9]])

# 创建一个布尔数组，其中元素大于5的行为True，否则为False
condition = A[:, 1] > 5

# 使用布尔数组选择满足条件的行，并赋值给新的数组B
B = A[~condition]

# 打印删除行后的结果
print(B)

选择行的方法如下：

import numpy as np

# 创建一个示例数组A
A = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6],
              [7, 8, 9]])

# 创建一个布尔数组，其中元素大于5的行为True，否则为False
condition = A[:, 1] > 5

# 使用布尔数组选择满足条件的行，并赋值给新的数组B
B = A[condition]

# 打印选择行后的结果
print(B)

以上示例中，我们假设条件是第二列大于5。你可以根据实际情况自定义条件。

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