Python 多次删除阵列的第二行

因此，我有几个.txt文件，其中包含超过80.000行的数据。 因此，对于Python来说，这可能不是很多，但是，我需要在R中使用这些数据，在R中我需要一个特定的包。在那里，加载一个文件大约需要30秒——我有1200个这样的文件

然而，这些文件中的数据相当密集。没有必要有这么小的步骤，也就是说，为了使文件变小，我想删除一些步骤

我现在使用的是：

np.delete(np.array(data_lines), np.arange(1, np.array(data_lines).size, 2))

我从行索引1开始，每隔一行删除包含+80.000行数据的

data\u行

数组。但是，正如您所看到的，这只会减少1/2的行数。我可能需要至少减少1/10。所以原则上我可以做一些循环来实现这一点，但我想知道是否有更聪明的方法来实现它

a = np.array(data_lines)[::10]

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每十行获取一次数据。不复制数据，切片可用于视图对象。

您应该使用切片。在我的示例数组中，每行中的值与行索引（0,1，…，79999）相同。我在80000 x 1 np数组中每10行剪切一次（列的数量无关紧要……这在一个包含多个列的数组中是可行的）。如果你想以不同的方式进行切片，这里有更多关于切片的信息

因此，在您的情况下，如果您的数据线数组还不是np数组：

data_lines_subset = np.array(data_lines)[::10]

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你必须使用numpy吗？你把这些数据放在一个小堆里只是为了毁灭它吗？您是否尝试过切片

数据线[：：10]

？？

data_lines_subset = np.array(data_lines)[::10]