importnumpyasnparr=np.array([5,2,8,3,6,10])# get the indices that would sort the array in ascending orderascending_indices=arr.argsort()# [1 3 0 4 2 5]# reverse the ascending indices to get descending indicesdescending_indices=ascending_indices[::-1]# [5 2 4 0 3 1]# use the ...
>>> 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...
如果未指定,则默认为 `range(a.ndim)[::-1]`,它反转轴的顺序。 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. Returns p: ndarray `a` with its axes permuted. A view is returned whenever possible. 1. 2. 1.1 Notes Usetranspose(a, argsort(axes))to invert the transposition of tensors when u...
3、numpy.argsort(a,axis=-1,kind='quicksort',order=None),numpy.argsort()和numpy.lexsort()都可以返回升序排序后的索引,不同的是numpy.lexsort()可以接受多列,即可以进行子排序。 使用方法:numpy.argsort(a) 参数说明:同2 作用效果:对数组a排序,返回一个排序后索引,a不变 In [108]: np.argsort(a,axi...
1、a[a [:,0] .argsort()]表示按第一列对数组进行排序: 其中,argsort返回排序后的原始数组的索引数组。 可以重复使用该方法,但千万不要搞混: "> a = a[a[:,2].argsort()] a = a[a[:,1].argsort(kind='stable')] a = a[a[:,0].argsort(kind='stable')] 2、函数lexsort可以像上述这样对...
import numpy as np the_array = np.array([[49, 7, 4], [27, 13, 35], [12, 3, 5]]) a_idx = np.argsort(-the_array) sort_array = np.take_along_axis(the_array, a_idx, axis=1) print(sort_array) Output: [[49 7 4] [35 27 13] [12 5 3]] 36Numpy 从二维数组中获取...
argsort(a):对数组或元组a进行升序排序, 返回的是升序之后的各个元素在原来a未升序之前的下标,即返回升序之后对应的下标数组。 降序排序: (1) 获取升序排列之后的最后一个下标 (2) 或者使用argsort(-a)进行降序排列,其中a只能是含相同数据类型的数组,不能是列表 ...
将满足条件的项目替换为 Numpy 数组中的另一个值 将所有大于 30 的元素替换为 0 将大于 30 小于 50 的所有元素替换为 0 给所有大于 40 的元素加 5 用Nan 替换数组中大于 25 的所有元素 将数组中大于 25 的所有元素替换为 1,否则为 0 对NumPy 数组中的所有元素求和 创建3D NumPy 零数组 计算NumPy 数组...
argsort(X[:, split_dim]) X, y = X[sort_ixs], y[sort_ixs] if y is not None else None # 在 split_dim 的中位数处划分数据 med_ix = X.shape[0] // 2 centroid = X[med_ix] # , split_dim # 在中心点(中位数总是出现在右侧划分)处将数据分成两半 left_X, left_y = X[:med...
1、a[a [:,0] .argsort()]表示按第一列对数组进行排序: 其中,argsort返回排序后的原始数组的索引数组。 可以重复使用该方法,但千万不要搞混: a = a[a[:,2].argsort()] a = a[a[:,1].argsort(kind='stable')] a = a[a[:,0].argsort(kind='stable')] ...