Python 基于多个逻辑条件删除数值矩阵行

我有以下数据集：

我想删除第一象限和第三象限的数据

有什么建议吗

这是我正在使用的代码：

def circGuass(N,Mean,VAR):
dimension = len(Mean)
a = np.array(Mean)
p = np.random.randn(dimension,N)
h = np.tile(a, (2, N//2))
x = math.sqrt(Var) * p + h
return x

import sys
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
M1 = 0
Var = 1
N = 500
Mean = [M1, M1]
X = circGuass(N, Mean, Var)
rowonex= X[0]
rowtwox = X[1]
plt.scatter(rowonex,rowtwox , color='blue', marker='+')
plt.show()

我试图按照下面的代码删除数据，但没有成功

X = X[np.logical_not(np.logical_and(data[:,0] > value, X[:,0] < value))]

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部分问题在于散点图会将每个点成对绘制。这意味着，如果要删除点，必须删除X[0]中的值以及相应索引X[1]处的值

这是你可以利用熊猫的东西。幸运的是，熊猫是建立在numpy之上的，并且非常高兴地处理numpy阵列

因为第一个和第三个象限中的点相乘得到负数，第二个和第四个象限中的点相乘得到正数，所以我们可以将这两列相乘来决定要保留哪些点。然后我们只从否定答案中选取一部分

因此，您可以尝试以下解决方案：

作为pd进口熊猫 df=pd.DataFrameX.T转换以便于打印

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df=df[df[0]*df[1]您尝试了该功能是什么意思？如果您提供了一些代码和数据，无论是否有效，都会更容易帮助您。我添加了代码！