num_list=np.array([[1,8,2,9],[8,2,4,5],[2,3,7,4],[1,2,3,5]])ordered_list=np.argsort(num_list,axis=0)# axis=0 是按列排序print(ordered_list)# [[0 1 0 2]# [3 3 3 1]# [2 2 1 3]# [1 0 2 0]]ordered_list=np.argsort(num_list,axis=1)# axis=1 是按行排...
>>> s = sorted(student_objects, key=attrgetter('age'))#sort on secondary key>>> sorted(s, key=attrgetter('grade'), reverse=True)#now sort on primary key, descending[('dave','B', 10), ('jane','B', 12), ('john','A', 15)] 6)numpy中数组矩阵的排序方法argsort() argsort(a, ...
细心的读者可以会发现下面这种“星号加参数”用法: itertools.product(*all_list) 1. 我们在很多python代码中,都会看到这种用法。一个星号加上一个list,是什么意思呢? *args的用法 *args主要用在函数的参数定义中,它表示用于接受一个可变长度的参数列表,它不接受带key-value这样的参数(比如dict)。 基本用法 def ...
>>> sorted(list1,cmp = lambda x,y: cmp(x[1],y[1])) [('sara', 80), ('david', 90), ('mary', 90), ('lily', 95)] 1. 2. 3. 4. 5. (2)用key函数排序 AI检测代码解析 >>> list1 = [('david', 90), ('mary',90), ('sara',80),('lily',95)] >>> sorted(list1...
sort()类似c++中的排序函数,默认是从小到达排序;也可以通过设置进行从大到小进行排序,对列表、数组都可以使用。 argsort()返回的是从小到大排序后的下标。注意这是numpy数组的函数,不是列表的函数,argsort()返回的也是数组。 sort函数是list列表中的函数,而sorted可以对list或者iterator进行排序。
>>> 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(x)] >>> a array([1, 2, 3]) >>> a[::-1] array([3, 2, 1])...
Numpy中提供了两个方法:argsort()和 numpy.lexsort(), 可以先获得整数索引数组(索引器),索引数组的元素是原数组中相应元素的索引,然后将原数组重新排列成索引数组指定的顺序。 argsort()函数是将原始数组中的元素从小到大排列,提取其对应的index(索引 #一维数组>>>arr=np.array([5,0,1,3,2])>>>index=arr...
sort+sorted跟之前的元组、list一样,但是argsort不太一样。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>b=np.array([1,6,42,7,4,3,8,9,3])>>>b.sort()>>>barray([1,3,3,4,6,7,8,9,42])>>>sorted(b)[1,3,3,4,6,7,8,9,42] ...
argsort(topic_dist)][:-(n_top_words+1):-1] topic_summaries.append(' '.join(topic_words) 三、建模 文本分类框架的最后一步是利用之前创建的特征训练一个分类器。关于这个最终的模型,机器学习中有很多模型可供选择。我们将使用下面不同的分类器来做文本分类: 朴素贝叶斯分类器 线性分类器 支持向量机(SVM...
topic_words = numpy.array(vocab)[numpy.argsort(topic_dist)][:-(n_top_words+1):-1] topic_summaries.append(' '.join(topic_words) 三、建模 文本分类框架的最后一步是利用之前创建的特征训练一个分类器。关于这个最终的模型,机器学习中有...