phi=(1+np.sqrt(5))/2print("Phi",phi)#2\.Find the index below4million n=np.log(4*10**6*np.sqrt(5)+0.5)/np.log(phi)print(n)#3\.Create an arrayof1-n n=np.arange(1,n)print(n)#4\.Compute Fibonacci numbers fib=(phi**n-(-1/phi)**n)/np.sqrt(5)print("First 9 Fibona...
上面的lexsort是先按照surnames排序,然后再按照first_names进行排序。 lexsort 的排序顺序是从后到前。也就是最后一个传入的key最先排序。 ==searchsorted==用来查找要插入元素的index值,举个例子: np.searchsorted([1,2,3,4,5],3)2np.searchsorted([1,2,3,4,5],3,side='right')3np.searchsorted([1,2,...
index_arrayndarray, int 沿指定axis对a进行排序的索引数组。如果a是一维的,则a[index_array]会产生一个排序后的a。更一般地,np.take_along_axis(a, index_array, axis=axis)始终产生排序后的a,无论维度如何。 参见 sort 描述所使用的排序算法。 lexsort 使用多个键进行间接稳定排序。 ndarray.sort 原地排序。
keep : {‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’ first : Mark duplicates as True except for the first occurrence. 将重复项标记为True(第一次出现的除外)。 last : Mark duplicates as True except for the last occurrence. 将重复项标记为True(最后一次出现的除外)。 False : Mark all dupli...
Create a function that finds the first occurrence index of "P" in each string of an array using np.char.find. Implement a solution that returns -1 for strings where "P" does not occur and validates the output using vectorized operations. Test the function on an array with mixed-case ...
ind=np.lexsort((first_names,surnames)) ind array([1,2,0]) 1. 2. 3. 4. 5. 上面的lexsort是先按照surnames排序,然后再按照first_names进行排序。 lexsort 的排序顺序是从后到前。也就是最后一个传入的key最先排序。 searchsorted用来查找要插入元素的index值,举个例子: ...
unique_values, indices = np.unique(sales, return_index=True) print("Unique values:", unique_values) print("Indices of first occurrence:", indices) Output: Unique values: [85 120 150 200] Indices of first occurrence: [1 0 3 5]
lexsort和argsort一样都是间接排序法,返回的都是排序过后的index,不同是lexsort 可以进行多key的排序。 surnames = ('Hertz', 'Galilei', 'Hertz')first_names = ('Heinrich', 'Galileo', 'Gustav')ind = np.lexsort((first_names, surnames))indarray([1, 2, 0]) ...
array([2, 2])>>> ind = np.unravel_index(np.argmax(a, axis=None), a.shape)>>> ind (1, 2)>>> a[ind]5>>> b = np.arange(6)>>> b[1] = 5>>> b array([0, 5, 2, 3, 4, 5])>>> np.argmax(b) # Only the first occurrence is returned.1 ...
>>> unique_values, indices_list = np.unique(a, return_index=True) >>> print(indices_list) [ 0 2 3 4 5 6 7 12 13 14] (3)可以将np.unique()中的return_counts参数与数组一起传递,以获取NumPy数组中唯一值的频率计数。 >>> unique_values, occurrence_count = np.unique(a, return_counts...