这样,我们就完成了使用argsort函数从大到小排序的过程。以下是整个过程的代码示例: importnumpyasnp array=np.array([5,2,8,1,9])sorted_indices=np.argsort(array)[::-1]sorted_array=array[sorted_indices]print("排序后的索引数组:",sorted_indices)print("排序后的数组:",sorted_array) 1. 2. 3. 4...
在Python中,argsort是numpy库中的一个函数,用于返回数组排序后的索引值。当我们想要按照数组元素的大小来排序,并且需要得到排序后的索引值时,argsort函数就派上了用场。 argsort函数的基本用法 argsort函数可以按照数组元素的大小进行排序,并返回排序后元素的索引值。默认情况下,argsort函数会按照从小到大的顺序进行排序。
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...
np.ptp(a) 计算数组a中元素最大值与最小值的差 np.argmin(a) 计算数组a中元素最小值的降一维后下标 np.argmax(a, axis=None, out=None) 返回数组a中元素最大值所对应的索引值 np.argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None) 返回元素值从小到大排序后的索引值的数组 np.unravel_index(...
从机器学习学python(一)——numpy中的shape、tile、argsort (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 注:本系列是我在学习机器学习过程中,遇到的python的没见过的语法或函数,在此进行学习。当前我主要学习的语言还是php和java,对于python,我目前的打算是遇到没见过的就学一下,暂时还没打算太深入学习这个语言。
Argmax Vs Argmin:求最大 / 最小值对应的索引 NumPy的argmax(a, axis=None)方法可以为我们解决求最大值索引的问题。如果不指定 axis,则将数组默认为 1 维。 Argsort:数组排序后返回原数组的索引 probs = np.array([0.075,0.15,0.075,0.15,0.0,0.05,0.05,0.2,0.25]) ...
2、argsort函数——返回输入数组排序后的下标; 3、sort函数——返回排序后的数组; 搜索函数 1. np.argmax函数——返回数组中最大值对应的下标 ,忽略NAN arr1 = np.array([1 ,8 ,6 ,np.nan ,20 ,0]) arr1 # array([ 1., 8., 6., nan, 20., 0.]) ...
如上面的输出所示,与其他变量相比,Item_Visibility的方差非常小。我们可以安全地删除此列。这就是我们应用低方差过滤器的方法。让我们在Python中实现这个: numeric = train[['Item_Weight', 'Item_Visibility', 'Item_MRP', 'Outlet_Establishment_Year']] ...
argsort(a) #默认按行升序,返回排序后的索引值 print(index) #返回索引值 分区:partition() import numpy as np a = np.array([3, 4, 2, 1]) b = np.partition(a, 3) # 将数组 a 中所有元素(包括重复元素)从小到大排列,比第3小的放在前面,大的放在后面 print(b) import numpy as np a = ...
classCount定义为存储字典,里面有‘A’和‘B’,它们的值是在前k个距离最小的数据集中的个数,本例最后classCount={'A':1,'B':2},函数argsort是返回array数组从小到大的排列的序号,get函数返回字典的键值,由于后面加了1,所以每次出现键值就加1,就可以就算出键值出现的次数里。最后通过sorted函数将classCount字典分...