首先导入Numpy库。 创建一个包含5个整数的数组arr。 使用sort函数对arr进行排序,默认是按照升序排序。 使用切片操作[::-1]将数组倒序排列。 打印排序后的数组arr。 输出结果为:[5 4 3 2 1],即从大到小排序的结果。 如果要对多维数组进行排序,可以指定axis参数来指定排序的轴。例如,对二维数组进行排序: impor...
[0, 1, 10, 2]] """ import numpy as np import random arr = np.random.randint(0,20,size=[8,6]) idex=np.lexsort([arr[:,2]])#将第三列进行从小到达进行排序 sorted_data = arr[idex, :] #idex=np.lexsort([-1*data[:,2], data[:,1], data[:,0]]) #先按第一列升序,再按第...
使用numpy模块提供的sort函数对数组进行排序。这个函数会直接修改原数组,将其按照从小到大的顺序排序。但我们想要的是从大到小的顺序,因此我们需要先对数组进行反转。使用以下代码进行排序: arr.sort()arr=arr[::-1] 1. 2. 在这段代码中,arr.sort()会将数组从小到大排序,arr[::-1]会将数组反转,得到从大...
a.sort(key=(lambda x:x[0]),reverse=True) # reverse=True 按照x[0]降序排列 [[5, 'a', 4], [4, 'd', 1], [3, 'c', 3], [2, 'f', 2], [1, 'b', 5]] 二、numpy数组排序 1. numpy.sort() # numpy.sort() In [3]: help(np.sort) Help on function sortinmodule numpy...
排序键优先级依旧从后先前 2.2 案例(还是案例最生动) # 案例1import numpy as np arr = np.array([[6, 3, 6, 4], [3, 1, 2, 0], [3, 1, 8, 3]]).transpose()print('%===原始数据(4行3列)===')print(arr)arrSortedIndex = np.lexsort((arr[:, 2], arr[:, 1], arr[:, 0])...
NumPy还可以执行以下基本的统计运算(最大最小值、平均值、方差、标准差): 不过排序函数的功能比Python列表对应函数更少: 搜索向量中的元素 与Python列表相反,NumPy数组没有index方法。 查找元素的一种方法是np.where(a==x)[0][0],它既不优雅也不快速,因为要查找的项需要从开头遍历数组的所有元素。
numpy.random模块对Python内置的random进行了补充,增加了一些用于高效生成多种概率分布的样本值的函数。例如,你可以用normal来得到一个标准正态分布的4×4样本数组。 samples = np.random.normal(size=(4, 4)) samples out array([[-0.60609977, -1.38825096, 1.04059765, -0.81017382], ...
可以看出你这个是按照第二列对数组进行排序我们可以使用numpy库的argsort()函数,argsort()函数默认返回排序后的数组脚标,需要重新放回数组中才能输出数组下面代码可以满足你的要求 import numpy as np arr = np.array([[1577, 2182], [1812, 2181], [1813, 2283], [1578, 2285]]) new_arr=arr[np.argsort...
选择排序是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是首先在未排序序列中找到最小(或最大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(或最大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。 import numpy as np arr = np.array([5, 2, 9, 1, 5, 6]) ...