在这个示例中,我们首先创建了一个示例数组 arr。然后,我们使用 numpy.argsort 获取了正序索引 sorted_indices。接下来,我们通过 [::-1] 对索引数组进行了逆序处理,得到了倒序索引 reversed_indices。最后,我们使用这些倒序索引对原始数组进行了重新排序,得到了倒序数组 sorted_array。
3. 使用argsort函数获取索引值 argsort函数返回一个数组,其中元素是按照升序排列的原始数组的索引值。使用以下代码获取索引值: sorted_indices=np.argsort(arr) 1. 4. 将索引值进行倒序 为了实现倒序,我们可以使用[::-1]来将索引值进行反转。使用以下代码进行倒序操作: reverse_indices=sorted_indices[::-1] 1. ...
>>> x = np.array([3, 1, 2]) >>> a=np.argsort(x) >>a #升序 #argsort函数返回的是数组值从小到大的索引值,[3, 1, 2]从小到大为[1,2,3],期对应的索引为[1,2,0] array([1, 2, 0]) >>np.argsort(-x) #降序 array([0, 2, 1], dtype=int64) >>x[a] #以排序后的顺序重构...
此外,numpy 还有一个模块级别的函数 argsort ,用来返回排序后的位置索引。>>> arr = np.random.random_sample(6).round(decimals=2).reshape(2,3) >>> arr array([[0.81, 0.56, 0.94], [0.66, 0.57, 0.38]]) >>> np.argsort(arr) array([[1, 0, 2], [2, 1, 0]], dtype=int64)...
首先，介绍 NumPy 中的排序函数 sort 和 argsort。sort 函数默认对数组最后一个维度的元素进行升序排序。通过指定参数 axis，可以指定排序的维度。例如，对数组 arr 进行排序时，指定 axis=0 将对第 0 个维度进行排序。arr 的第 0 个维度为两个子数组，排序结果为 0.33 开头的数组在前，0.91 开头...
20、返回上述r5数组中值最大的前3个元素的位置(有难度,可以考虑使用np.argsort函数) 要求输出的结果如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pos = np.argsort(-r5.flatten()) #拉平后按降序排列,并返回相应位置 rows = pos // r5.shape[1] cols = pos % r5.shape[1] list(zip(...
# 函数argsort返回的是原始数组排好序的索引值 i = np.argsort(x) # 索引值可用于通过花哨索引创建有序数组 x[i] #结果等同np.sort(x) # 沿着多维数组的行或列排序(将行或列作为独立数组,行列值之间的关系将丢失) np.sort(X, axis=0) #对X的每一列排序 ...
十三、数组的倒序 1、升序排序,而且会对原数组产生影响 arr.sort() 2、argsort 返回的是排序之后,元素所在原来位置的索引 res = arr.argsort() 3、lexsort 按照最后一个数组的规则来排序 十四、数组的去重与重复 1、创建数组 2、unique去重+排序 3、重复数组,重复对象为整体 4、按照列进行重复数据,重复对象为...
#numpy.array基础模块介绍与使用 import numpy import numpy as np #导入numpy模块 print(np.__version__) #输出numpy的版本 # 将列表转换为二维数组mxn数组 L=[[1,2,3],[1,3,1]] #先定义好list列表,将其转换为numpy.array L=numpy.array(L) ...