importnumpyasnp# 创建一个包含重复元素的数组data=np.array([3,1,2,1,2,3])# 使用 argsort 进行排序sorted_indices=np.argsort(data,kind='stable')# 指定稳定排序算法sorted_data=data[sorted_indices]# 打印排序结果print("原始数据: ",data)print("排序后的数据: ",sorted_data)print("排序索引: ",...
当num<0时,np.argsort()[num]就是把数组y的元素反向输出,例如np.argsort()[-1]即输出x中最大值对应的index,np.argsort()[-2]即输出x中第二大值对应的index,依此类推。。 直观的实验才能看到效果,下面是我拿上面例子做的验证: 这是当num为负值时的输出。
>>> 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(x)]...
下面是一些使用argsort函数的示例代码：1. 对列表进行升序排列并返回索引值 import numpy as np a = [3, 1, 4, 2]idx = np.argsort(a)print(idx)输出结果为：[1 3 0 2]解释：原始列表a为[3,1,4,2]，排序后为[1,2,3,4]，对应的索引值为[1,3,0,2]2. 对ndarray数组进行降序排列并返回索引值...
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。 让我们来看一个简单的示例: importnumpyasnp arr=np.array([3,1,2,4])sorted_indices=np.argsort(arr)print(sorted_indices) ...
numpy.where() 用法和np.argsort()的用法,numpy.where()有两种用法:1.np.where(condition,x,y)满足条件(condition),输出x,不满足输出y。如果是一维数组,相当于[xvifcelseyvfor(c,xv,yv)inzip(condition,x,y)]>>>aa=
下面是使用argsort函数的基本语法：np.argsort(array)其中，array是待排序的数组。为了更好地理解argsort函数的用法，我们来看几个示例。假设有一个一维数组arr：arr=np.array([2,4,1,3,5])我们可以使用argsort函数对该数组进行排序：sorted_indices=np.argsort(arr)输出变量sorted_indices将会是排序后元素的索引值...
可以看到,np.argsort(a)并不会改变a的顺序,而是会返回一个下标数组i,使得a[i]正序排序。如果要降序排序,则可以使用np.argsort(-a)。无论是升序还是降序,遇到同样的值时都是下标小的在前(比如例子中的a[2]和a[5])。 同样,a.argsort()也可以起到相同的作用: >>> import numpy as np >...
>>>idx = np.argsort(a) >>> idx array([[1, 4, 3, 0, 2], [1, 4, 2, 0, 3], [4, 3, 1, 0, 2], [4, 2, 1, 3, 0]]) 7. np.median( )median()可以获得数组的中值,即对数组进行排序之后,位于数组中间位置的值,当长度是偶数时,得到正中间两个数的平均值。它也可以指定axis和...