在处理numpy数组,有这个需求,故写下此文:

使用np.argwhere和np.all来查找索引。要使用np.delete删除它们。

示例1

import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 0, 3, 0],
       [4, 5, 0, 6, 0],
       [7, 8, 0, 9, 0]])

idx = np.argwhere(np.all(a[..., :] == 0, axis=0))
a2 = np.delete(a, idx, axis=1)

print(a2)

"""
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]
"""

示例2

import numpy as np

array1 = np.array([[1,0,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,1,1,0,1,0,0],
          [0,1,1,0,0,1,1,1,1,0,0,0,1,0,1,0,0,1,1,1],
          [0,0,1,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,1,1],
          [0,1,1,0,0,1,1,1,1,0,1,1,1,0,0,1,0,0,1,1],
          [0,0,1,0,0,1,1,1,0,1,0,1,1,0,1,1,0,0,1,0],
          [1,0,1,0,0,0,1,0,0,1,1,1,1,0,1,1,0,0,1,0],
          [1,0,1,0,1,1,0,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,1],
          [0,1,0,0,1,0,0,0,1,0,1,1,1,0,1,0,0,1,1,0],
          [0,1,0,0,1,0,0,1,1,0,1,1,1,0,0,1,0,1,0,0],
          [1,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,1,1,0,0,1,0,1,0,0]])

mask = (array1 == 0).all(0)
column_indices = np.where(mask)[0]
array1 = array1[:,~mask]

print("raw array", array1.shape)  # raw array (10, 20)
print("after array",array1.shape) # after array (10, 17)
print("=====x=====\n",array1)

其它查看:https://moonbooks.org/Articles/How-to-remove-array-rows-that-contain-only-0-in-python/

pandas 删除全零列

from pandas import DataFrame

df1=DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index=['a','b','c','d'],columns=['one','two','three','four'])   # 创建一个dataframe
df1.loc['e'] = 0          # 优雅地增加一行全0
df1.ix[(df1==0).all(axis=1), :]  # 找到它
df1.ix[~(df1==0).all(axis=1), :]  # 删了它
标签:
Numpy删除全为零的列,numpy,删除全零列

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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。