以下是一种解决方法，通过比较每个子数组的和来确定较大的子数组，然后将其从原始数组中删除：

import numpy as np

def remove_large_subarrays(arr):
    # 计算每个子数组的和
    sums = np.sum(arr, axis=1)
    
    # 找到较大的子数组的索引
    max_sum_idx = np.argmax(sums)
    
    # 删除较大的子数组
    arr = np.delete(arr, max_sum_idx, axis=0)
    
    return arr

# 示例用法
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print("原始数组：")
print(arr)

arr = remove_large_subarrays(arr)
print("删除较大的子数组后的数组：")
print(arr)

输出结果：

原始数组：
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]
删除较大的子数组后的数组：
[[1 2 3]
 [7 8 9]]

这个方法使用了NumPy库来进行数组操作。首先，使用np.sum()函数计算每个子数组的和，并存储在sums数组中。然后，使用np.argmax()函数找到sums数组中的最大值索引，即较大的子数组的索引。最后，使用np.delete()函数删除较大的子数组，并返回新的数组。

请注意，这种方法只适用于不改变维度的情况下删除较大的子数组。如果要删除的子数组与原始数组的维度不同，可能需要使用其他方法。