下面是如何根据多个条件从Numpy数组中删除行的详细攻略：
1. 确定要删除的多个条件
首先，我们需要确定要删除的多个条件是什么。通常来说，这些条件都是一些关于数组中元素的判断条件。比如，我们要从一个Numpy数组中删除所有生命值（第一列）小于50，并且速度（第二列）小于10的角色。那么，这个判断条件就可以表示为：
conditions = (arr[:, 0] < 50) & (arr[:, 1] < 10)
其中，arr是我们要删除行的Numpy数组，[:, 0]表示选取所有行中的第一列，[:, 1]表示选取所有行中的第二列，&表示逻辑“与”。
2. 利用条件生成布尔索引
有了要删除的多个条件之后，我们就可以利用这些条件来生成一个布尔索引。具体地，我们可以通过numpy.ones函数生成一个全为True的布尔数组，然后根据条件数组将满足条件的位置变为False：
mask = np.ones(len(arr), dtype=bool)
mask[conditions] = False
这样，我们就得到了一个与arr大小相同的布尔数组mask，其中满足条件conditions的位置上的值为False，否则为True。
3. 利用布尔索引删除行
最后，我们可以根据生成的布尔索引mask来删除数组中对应位置上的行：
new_arr = arr[mask]
这样，我们就成功地从arr中删除了所有满足条件conditions的行。
示例说明
假设我们有以下Numpy数组arr：
arr = np.array([[80, 5, 3],
[60, 7, 8],
[30, 2, 9],
[40, 8, 2],
[10, 1, 6],
[70, 4, 5]])
我们要从arr中删除所有生命值（第一列）小于50，并且速度（第二列）小于10的角色。那么，我们可以先根据上面的步骤生成布尔索引mask：
conditions = (arr[:, 0] < 50) & (arr[:, 1] < 10)
mask = np.ones(len(arr), dtype=bool)
mask[conditions] = False
此时，mask的值为：
[False, False, False, True, True, False]
接下来，我们可以根据mask删除对应的行：
new_arr = arr[mask]
得到的new_arr为：
array([[80, 5, 3],
[60, 7, 8],
[70, 4, 5]])
可以看到，满足条件的两行已经成功地被删除了。
另外一个示例是，假设我们要从以下Numpy数组arr中删除所有行中值为3或6的元素：
arr = np.array([[5, 2, 3, 1],
[7, 6, 4, 2],
[2, 8, 5, 6],
[9, 3, 1, 5],
[4, 6, 8, 7]])
那么，我们可以根据以下步骤完成操作。首先，生成满足条件的布尔数组conditions：
conditions = (arr == 3) | (arr == 6)
然后，生成对应的布尔索引mask：
mask = np.ones(arr.shape[0], dtype=bool)
for c in conditions:
mask &= ~c.any(axis=1)
最后，根据mask删除对应的行：
new_arr = arr[mask]
得到的new_arr为：
array([[5, 2, 1],
[7, 4, 2],
[2, 8, 5],
[9, 1, 5],
[4, 8, 7]])
可以看到，所有满足条件的元素都已经被成功删除了。