def reverse_array(arr): if len(arr) == 0: return arr else: return [arr[-1]] + reverse_array(arr[:-1]) array = [1, 2, 3, 4, 5] reversed_array = reverse_array(array) print(reversed_array) 详细描述: 递归方法通过将最后一个元素与剩余部分递归调用组合,直至数组为空。递归方法不推荐...
e = np.array([[5.,3.,8.],[6.,7.,1.],[4.,8.,2.]]) e.sort() 结果: e = array([[3.,5.,8.],[1.,6.,7.],[2.,4.,8.]]) 现在倒序: e.sort(reverse=True) 结果: TypeError: 'reverse' is an invalid keyword argument for this function 我也在 e.sort(key=itemgett...
import unittest import numpy as np class TestArrayReverse(unittest.TestCase): def test_reverse_non_empty(self): arr = np.array([1, 2, 3]) self.assertTrue(np.array_equal(arr[::-1], np.array([3, 2, 1]))) def test_reverse_empty(self): arr = np.array([]) self.assertTrue(np...
# 使用 sorted() 函数sorted_list=sorted(my_list,reverse=True)print("使用 sorted() 函数倒序排列:",sorted_list) 1. 2. 3. 方法四:使用 NumPy 的numpy.flip() 对于NumPy 数组,使用numpy.flip()函数可以很方便地实现倒序排列。 # 使用 numpy.flip() 函数flipped_array=np.flip(my_array)print("NumPy ...
b = np.array([[5, 8, 6], [3, 1, 7], [8, 7, 8]])print(b) #[[5 8 6] # [3 1 7] # [8 7 8]]reverse1 = np.flip(b, axis =0) # 行内不变,列反转print(reverse1) #[[8 7 8] # [3 1 7] # [5 8 6]]reverse2 = np.flip(b, axis =1) # 列内不变,行反转...
1. NumPy reverse array using np.flip() function Thenp.flip() functionis one of the most straightforward ways NumPy reserve array in Python. It reverses the order of elements in an array along the specified axis. If the axis is not specified, it reverses the array along all axes. ...
pythonnumpy反转reverse示例 pythonnumpy反转reverse⽰例 python 的向量反转有⼀个很简单的办法 # 创建向量 impot numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5,6])b=a[::-1]print(b)结果： [6, 5, 4, 3, 2, 1]或者可以使⽤ flipud function # 创建向量 impot numpy as np a = np.array([1,...
array 不能成为 reversed() 函数的参数从而完成倒序,你可以通过array自己的reverse方法实现原地倒序 array 无法通过clear清空数据项 array 没有copy方法,需要借助copy模块进行深浅拷贝 array 没有sort方法,无法完成原地排序,需要通过sorted函数进行异地排序 相对的,array独有的方法有许多,锦恢把它们总结了一下: __copy_...
arr = np.array([4,7,8,9,3,6,7,9,4,0]) bubble_sort(arr) 采用数组中的partition,用递归实现 importnumpyasnpdefquick_sort(arr):ifarr.size ==1:returnarr _arr = np.partition(arr,1)#在索引1前面的一定是最小值returnnp.append(_arr[:1],quick_sort(_arr[1:])) ...
import numpy as np # 对数组进行升序排序 my_array = np.array([5, 8, 3, 9, 1, 6, 4]) sorted_array = np.sort(my_array) print(sorted_array) # 输出 [1 3 4 5 6 8 9] 我们先创建了一个一维数组my_array,然后调用np.sort()函数对该数组进行升序排序。排序结果被存储在sorted_array数组...