可以发现,argsort()是将X中的元素从小到大排序后,提取对应的原来的索引index,然后输出到y #所以取数组x的最小值的索引位置可以写成: x[x.argsort()[0]] #或者用argmin()函数 x[x.argmin()]#数组x的最大值,写成: x[x.argsort()[-1]] # -1代表从后往前反向的索引 #或者用argmax()函数,不再详述 x
x[x.argsort()[0]] 1. 或者用argmin()函数 x[x.argmin()] 1. 2. 数组x的最大值,写成: x[x.argsort()[-1]] #-1代表从后往前反向的索引 1. 或者用argmax()函数,不再详述 x[x.argmax()] 1. 输出排序后的数组 x[x.argsort()] #或 x[np.argsort(x)] 1. 2. 3. (二维数组) x =...
排序索引 argsort 用法:sort排序的大小按照大小顺序返回对应元素在原数组中的位置,原数组从0开始 格式: 方法1:np.argsort(a) 只对一维数组生效,即使是二维也只对每一行进行排序 1. 2. 3. 案例: a=np.array([[3,2,8,4]]) order=np.argsort(a) >>>1,0,3,2,对应大小 a[order[0]] >>>获取最小...
x=np.array([1,4,3,-1,6,9]) (2).现在我们可以看看argsort()函数的具体功能是什么: x.argsort() 输出定义为y=array([3,0,2,1,4,5])。 我们发现argsort()函数是将x中的元素从小到大排列,提取其对应的index(索引),然后输出到y。例如:x[3]=-1最小,所以y[0]=3,x[5]=9最大,所以y[5]=9...
np.argsort(arr) # out : array([0, 3, 1, 4, 2], dtype=int64) 2.5.2 矩阵运算 1) 对应元素相乘 对应元素相乘(Element-Wise Product)是两个矩阵中对应元素乘积。 np.multiply函数用于数组或矩阵对应元素相乘,输出与相乘数组或矩阵的大 小一致。
idxs = np.argsort(y2) # keep looping while some indexes still remain in the indexes # list whilelen(idxs) >0: # grab the last index in the indexes list and add the # index value to the list of picked indexes last = len(idxs) -1 ...
NumPy的排序函数还提供了其他参数,例如kind参数可以指定排序算法(如'quicksort'、'mergesort'、'heapsort'等),order参数可以指定在包含字段的数组中排序的字段等。这些参数提供了更灵活的排序选项,但通常默认的np.sort()和np.argsort()已经能满足大多数需求。 python # 使用mergesort算法对一维数组进行排序 sorted_ar...
场景:由已有矩阵的索引生成新的矩阵要用该函数。通常沿轴返回索引的函数(如argsort和argpartition)会为此函数生成合适的索引。 功能:通过匹配一维索引(索引可以是不同的长度。)从输入数组中获取值。遍历索引和数据数组中沿指定轴定向的匹配 1d 切片,并使用一维索引在输入数组中查找值。即逐行或者逐列循环遍历索引数组中...
问Python: np.sort VS array.argsort()ENdtype([('nodenumber', '<f8'), (' x-coordinate',...
(y2 - y1 + 1) idxs = np.argsort(y2) while len(idxs) > 0: last = len(idxs) - 1 i = idxs[last] pick.append(i) xx1 = np.maximum(x1[i], x1[idxs[:last]]) yy1 = np.maximum(y1[i], y1[idxs[:last]]) xx2 = np.minimum(x2[i], x2[idxs[:last]]) yy2 = np...