Python 如何同时删除numpy数组的一批行？

我正在做一个python项目，但却被困在一个让我困扰了几个小时的地方。我真的需要你的帮助

问题是：

我得到了一个numpy数组X，它的大小是1300000×110，我想同时从数组中删除一批行。要删除的行的索引存储在python列表中。 假设X是数组，lis是列表

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是否有任何numpy函数可以执行此操作或其他智能技巧？

有一个numpy函数用于此操作：

比如说,

In [91]: arr = np.arange(20).reshape(10,2, order='F'); arr
Out[91]: 
array([[ 0, 10],
       [ 1, 11],
       [ 2, 12],
       [ 3, 13],
       [ 4, 14],
       [ 5, 15],
       [ 6, 16],
       [ 7, 17],
       [ 8, 18],
       [ 9, 19]])

In [92]: np.delete(arr, [0,3,4,7], axis=0)
Out[92]: 
array([[ 1, 11],
       [ 2, 12],
       [ 5, 15],
       [ 6, 16],
       [ 8, 18],
       [ 9, 19]])

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顺便说一句，由于数组很大，所以用于删除行的方法可以很快吗？在您的例子中，np.delete创建一个掩码=np.onesnrows，bool；将删除值设置为False，mask[idx]=False，并返回_数组[mask，；]。换句话说，它使用一个布尔掩码来选择要保留的行。我有很多行要删除，比如说我需要删除第6行、第9行、第100行。。。。。。但是，一旦我使用X=np.deleteX，6,0删除了第6行，用于删除第9行的索引现在变为第8行，这既不方便，也计算速度慢。@fxy Err，您指定了一个索引列表。。。

In [91]: arr = np.arange(20).reshape(10,2, order='F'); arr
Out[91]: 
array([[ 0, 10],
       [ 1, 11],
       [ 2, 12],
       [ 3, 13],
       [ 4, 14],
       [ 5, 15],
       [ 6, 16],
       [ 7, 17],
       [ 8, 18],
       [ 9, 19]])

In [92]: np.delete(arr, [0,3,4,7], axis=0)
Out[92]: 
array([[ 1, 11],
       [ 2, 12],
       [ 5, 15],
       [ 6, 16],
       [ 8, 18],
       [ 9, 19]])