argsort()默认排序是升序,可以通过如下方式进行降序: >>>arr=np.array([5,0,1,3,2])>>>index1=np.argsort(arr)#按升序>>>index2=np.argsort(-arr)#按降序>>>arr[index1]array([0,1,2,3,5])>>>arr[index2]array([5,3,2,1,0]) 其他的排序算法 argsort方法利用‘kind’参数指定排序算法,‘...
importnumpyasnp# 创建一个示例序列a=np.array([4,2,8,6,10])# 使用argsort函数对序列进行排序sorted_index=np.argsort(a)# 对索引数组进行逆序处理reverse_sorted_index=sorted_index[::-1]# 根据逆序索引数组获取倒序排列的结果sorted_array=a[reverse_sorted_index]print(sorted_array) 1. 2. 3. 4. 5...
3. 使用argsort函数获取索引值 argsort函数返回一个数组,其中元素是按照升序排列的原始数组的索引值。使用以下代码获取索引值: sorted_indices=np.argsort(arr) 1. 4. 将索引值进行倒序 为了实现倒序,我们可以使用[::-1]来将索引值进行反转。使用以下代码进行倒序操作: reverse_indices=sorted_indices[::-1] 1. ...
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.argsort()array([0,5,8,4,1,3,6,7,2])>>>b.argsort()[::-1]array([2,7,6,3,1,4,8,5,0])>>>b[b.argsort()[::-1]]array([42,9,8,7,6,4,3,3,1]) 其中argsort()神...
4、用reverse排序 1print(sorted(list1,reverse =True))#逆转23#[('sara', 80), ('mary', 90), ('lily', 95), ('david', 90)] 5、argsort()函数,是numpy库中的函数 下面的不想写了,直接复制过来留个档! argsort函数 argsort函数返回的是数组值从小到大的索引值 ...
对于numpy数组,可以直接使用.argsort()或.sort()方法进行排序。例如,对一维数组排序: import numpy as np arr = np.array([3, 1, 2]) sorted_arr = np.sort(arr) print(sorted_arr) # 输出: [1, 2, 3] 而对于pandas DataFrame ,使用.sort_values()方法可以灵活地根据列进行排序: ...
importnumpyasnparr=np.array([5,2,8,3,6,10])# get the indices that would sort the array in ascending orderascending_indices=arr.argsort()# [1 3 0 4 2 5]# reverse the ascending indices to get descending indicesdescending_indices=ascending_indices[::-1]# [5 2 4 0 3 1]# use the...
>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('age'), reverse=True) [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)] 5)排序的稳定性和复杂排序 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。
argsort 是用在 numpy 数据类型中的排序方法( numpy 里也有一个 sort 方法,下面会讲) sort 和 sorted 的区别如下👇 先看两个简单的升序排序,分别使用 sorted 和 sort 方法 # sortednum_list=[1,8,2,3,10,4,5]ordered_list=sorted(num_list)print(ordered_list)# [1, 2, 3, 4, 5, 8, 10] ...
第25行：用sorted()方法来排序，reverse=True则此为逆序 为校验代码功能的准确性，因此，我们用 [[10,90],[80,10],[50,10]] 这组数据来做下简单的测试 运行效果如下： 不出所料，打斗镜头多的被归类为 B 即动作片，而接吻镜头多的则为 A 即爱情片！本文参考于《Machine Learning in Action》怕什么真理...