方法一:使用enumerate函数 我们可以使用Python中的enumerate函数来获取原来列表中元素的索引。具体步骤如下: 首先,我们定义一个列表data,里面包含需要排序的元素。 data=[5,2,7,4,1] 1. 接下来,我们使用sorted函数对列表进行排序,同时使用enumerate函数获取原来元素的索引。 sorted_data=sorted(enumerate(data),key=l...
从python2.2开始,排序被保证为稳定的。意思是说多个元素如果有相同的key,则排序前后他们的先后顺序不变。 >>>data=[('red',1),('blue',1),('red',2),('blue',2)]>>>sorted(data,key=itemgetter(0))[('blue',1),('blue',2),('red',1),('red',2)] 1. 2. 3. 注意在排序后'blue'的顺...
'''>>>x = np.array([3,1,2])>>>np.argsort(x)#按升序排列array([1,2,0])>>>np.argsort(-x)#按降序排列array([0,2,1])>>>x[np.argsort(x)]#通过索引值排序后的数组array([1,2,3])>>>x[np.argsort(-x)] array([3,2,1]) 另一种方式实现按降序排序: >>>a = x[np.argsort(...
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...
思路:定义一个类,包括数据和索引,这样排序之后都能找到对应的索引了 classdataset:def__init__(self,a,i):self.data=aself.ind=iif__name__=='__main__':m=3A=[1,5,2,8,4,9,2,6]arr=[]foriinrange(len(A)):arr.append(dataset(A[i],i))B=sorted(arr,key=lambda x:x.data)foriinrange...
三种方法 numpy中有函数argsort来返回排序后的下标 结果 [1 3 0 2 5 7 6 4] pytorch中的torch.sort本身就能返回排序后的下标 Pyt...
按照索引进行排序:df.sort_index(ascending=True|False) 如图所示,索引为数据集(DataFrame)最左侧的列,默认情况下为该行行号并升序排序。以下示例将数据集按照索引降序排列:df.sort_index(ascending=False) 注:因为这里索引为行编号,因此重新排序没有太大的必要,但可能在有些场合可能会用到这个功能,比如索引列为时间...
对元素进行排序:sorted() 反转序列元素:reversed() 把序列组合为索引序列:enumerate() >>> number = [25,6,32,88,22] >>> print(len(number)) 5 >>> print(max(number)) 88 >>> print(min(number)) 6 >>> string = "我学Python" >>> print(len(string)) 8 ...
1.7 python字典排序 1.7.1 sorted() 示例 python字典可以通过内置函数sorted(D),对字典键进行排序,返回排序后的字典键列表。 示例 >>> D5=dict(zip(['c','b','a'],[9,8,7]))>>> D5{'c': 9, 'b': 8, 'a': 7}>>> sorted(D5)['a', 'b', 'c']>>> for k in sorted(D...
包括字典排序、列表排序、升序、降序、逆序 一、基础概念 我们知道python中的内建序列包括字典、列表、元组、字符串等,序列是python中最基本的数据结构。 列表、元组、字符串这类的序列的索引默认第一个元素的索引从0开始,第二个元素的索引是1,依次是2、3、4... ...