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同时随机删除两个numpy数组中的列

在Python中，可以使用NumPy库来进行数组操作。要同时随机删除两个NumPy数组中的列，可以按照以下步骤进行：

导入NumPy库：

import numpy as np

创建两个NumPy数组：

array1 = np.array([[1, 2, 3, 4],
                   [5, 6, 7, 8],
                   [9, 10, 11, 12]])

array2 = np.array([[13, 14, 15, 16],
                   [17, 18, 19, 20],
                   [21, 22, 23, 24]])

获取数组的列数：

num_cols = array1.shape[1]

生成随机列索引：

random_cols = np.random.choice(num_cols, size=2, replace=False)

删除随机列：

new_array1 = np.delete(array1, random_cols, axis=1)
new_array2 = np.delete(array2, random_cols, axis=1)

在上述代码中，np.delete()函数用于删除指定的列。axis=1表示按列操作。

最终，new_array1和new_array2将分别是删除了随机列的新数组。

这种方法适用于任意大小的NumPy数组，并且可以随机删除任意数量的列。

请注意，以上答案中没有提及任何特定的云计算品牌商，如腾讯云。这是因为在这个问题的背景中没有提到与云计算相关的需求或限制。如果需要在云计算环境中进行此操作，可以使用相应云计算平台提供的计算资源和工具来执行相应的操作。

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NumPy 笔记（超级全！收藏√）

NumPy 教程NumPy Ndarray 对象NumPy 数据类型数据类型对象 (dtype)

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Python数据分析（中英对照）·Using the NumPy Random Module 使用 NumPy 随机模块

NumPy makes it possible to generate all kinds of random variables. NumPy使生成各种随机变量成为可能。 We’ll explore just a couple of them to get you familiar with the NumPy random module. 为了让您熟悉NumPy随机模块，我们将探索其中的几个模块。 The reason for using NumPy to deal with random variables is that first, it has a broad range of different kinds of random variables. 使用NumPy来处理随机变量的原因是，首先，它有广泛的不同种类的随机变量。 And second, it’s also very fast. 第二，速度也很快。 Let’s start with generating numbers from the standard uniform distribution,which is a the completely flat distribution between 0 and 1 such that any floating point number between these two endpoints is equally likely. 让我们从标准均匀分布开始生成数字，这是一个0和1之间完全平坦的分布，因此这两个端点之间的任何浮点数的可能性相等。 We will first important NumPy as np as usual. 我们会像往常一样，先做一个重要的事情。 To generate just one realization from this distribution,we’ll type np dot random dot random. 为了从这个分布生成一个实现，我们将键入np-dot-random-dot-random。 And this enables us to generate one realization from the 0 1 uniform distribution. 这使我们能够从01均匀分布生成一个实现。 We can use the same function to generate multiple realizations or an array of random numbers from the same distribution. 我们可以使用同一个函数从同一个分布生成多个实现或一个随机数数组。 If I wanted to generate a 1d array of numbers,I will simply insert the size of that array, say 5 in this case. 如果我想生成一个一维数字数组，我只需插入该数组的大小，在本例中为5。 And that would generate five random numbers drawn from the 0 1 uniform distribution. 这将从0-1均匀分布中产生五个随机数。 It’s also possible to use the same function to generate a 2d array of random numbers. 也可以使用相同的函数生成随机数的2d数组。 In this case, inside the parentheses we need to insert as a tuple the dimensions of that array. 在本例中，我们需要在括号内插入该数组的维度作为元组。 The first argument is the number of rows,and the second argument is the number of columns. 第一个参数是行数，第二个参数是列数。 In this case, we have generated a table — a 2d table of random numbers with five rows and three columns. 在本例中，我们生成了一个表——一个由五行三列随机数组成的二维表。 Let’s then look at the normal distribution. 让我们看看正态分布。 It requires the mean and the standard deviation as its input parameters. 它需

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