a= np.array([[3,7],[9,1]])print ('数组:')print(a)print ('\n')print ('排序:')print(np.sort(a))print ('\n')print ('轴 0 排序:')print (np.sort(a, axis =0))print ('\n')#排序函数中的顺序参数 dt = np.dtype([('name', 'S10'),('age', int)]) a= np.array([(...
importnumpyasnp arr = np.array([3,2,0,1]) print(np.sort(arr)) 输出: [0123] 注意: sort()方法会返回数组的副本,原始数组不会被修改。 可以对字符串数组、布尔数组等其他数据类型进行排序。 排序二维数组 对于二维数组,sort()方法会对每一行进行排序。 示例: importnumpyasnp arr = np.array([[3,...
>>np.sort(arr)array([[0.33,0.38,0.97],[0.06,0.65,0.91]])>>np.sort(arr,axis=-1)array([[0.33,0.38,0.97],[0.06,0.65,0.91]]) 可以通过参数axis指定排序的维度。指定axis=0将对第 0 个维度进行排序: >>np.sort(arr,axis=0)array([[0.33,0.06,0.65],[0.91,0.38,0.97]]) 数组arr的第 0 个...
sort(x2) ''' 输出: array([[1, 2, 4, 8], [1, 3, 4, 5]]) ''' # 轴设为0,即按列排序 np.sort(x2,axis=0) ''' 输出: array([[1, 5, 1, 3], [4, 8, 2, 4]]) ''' 下面试下按照字段属性进行排序,需要用到order参数。 import numpy as np # 这是一个名字、身高、...
arr1 = np.array([1,2,3,4,5,6])foriinarr1:print(i) (2)二维数组 importnumpyasnp arr1 = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])# 方式一foriinarr1:print(i)# 方式二foriinarr1.flat:print(i) 2.数组的排序 arr.sort(axis=n)
t = np.array([[3,4,2],[5,9,4],[6,3,2],[4,8,7]]) t #将数组 t 进行升序排序(按行) np.sort(t) #按列 np.sort(t,axis=0) #按行从小到大返回元素的索引值 np.argsort(t) #根据条件输出 np.where(t>5,t,0) #寻找特定元素的索引值 ...
1.快速排序np.sort() 与 ndarray.sort() 都可以，但有区别：np.sort()：不改变原数组，创建一个新的数组，开辟新的内存空间ndarray.sort()：改变原数组，不多占内存空间 # 导包import numpy as npn1 = np.random.randint(0,10,size=6)n1# 执行结果array([5, 0, 2, 5, 8, 2])# 不改变原数组...
快速排序快速排序是一种分而治之的排序算法。它首先选择一个元素作为“基准”(pivot),然后将所有比基准小的元素放在其左侧,所有比基准大的元素放在其右侧。然后对左侧和右侧的元素分别递归地执行同样的操作。 import numpy as np arr = np.array([5, 2, 9, 1, 5, 6]) sorted_arr = np.sort(arr) prin...