你也可以使用集合:

a = numpy.array([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90])
the_index_list = [2, 3, 6]

the_big_set = set(numpy.arange(len(a)))
the_small_set = set(the_index_list)
the_delta_row_list = list(the_big_set - the_small_set)

a = a[the_delta_row_list]

使用numpy.delete() -返回一个新数组，其子数组沿已删除的轴

numpy.delete(a, index)

关于你的具体问题:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
index = [2, 3, 6]

new_a = np.delete(a, index)

print(new_a) #Prints `[1, 2, 5, 6, 8, 9]`

注意，numpy.delete()返回一个新数组，因为数组标量是不可变的，类似于Python中的字符串，所以每次对它进行更改时，都会创建一个新对象。也就是说，引用delete()文档:

"删除了由obj指定的元素的arr副本。请注意, 删除不会发生在原地……”

如果我发布的代码有输出，它是运行代码的结果。

你也可以使用集合:

a = numpy.array([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90])
the_index_list = [2, 3, 6]

the_big_set = set(numpy.arange(len(a)))
the_small_set = set(the_index_list)
the_delta_row_list = list(the_big_set - the_small_set)

a = a[the_delta_row_list]

如果不知道索引，就不能使用logical_and

x = 10*np.random.randn(1,100)
low = 5
high = 27
x[0,np.logical_and(x[0,:]>low,x[0,:]<high)]

列表理解也是一种有趣的方法。

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
index = np.array([2, 3, 6]) #index is changed to an array.  
out = [val for i, val in enumerate(a) if all(i != index)]
>>> [1, 2, 5, 6, 8, 9]

Numpy数组是不可变的，这意味着从技术上讲不能从其中删除项。然而，你可以构造一个没有你不想要的值的新数组，就像这样:

b = np.delete(a, [2,3,6])