通过ndarray.searchsorted()和np.searchsorted()都可以实现相同的效果。此外，函数还有一个side参数，默认值为'left'表示返回找到的第一个位置，如果传入'right'，则表示返回找到的最后一个位置。总结 本文介绍了NumPy中关于数组排序的各种常用的方法，包括用于基础排序的sort()函数，用于进行间接排序的argsort()和关联...
导入库:第一行的代码导入了NumPy库,方便我们使用它的功能。 创建数组:第二行代码创建了一个有序数组,该数组包含了整数1, 3, 5, 7, 9。 查找位置:第三行代码使用searchsorted方法查找数字4在数组中的插入位置,返回的结果会赋值给index变量。 输出结果:最后一行代码打印出结果,让我们知道4应该插入到哪一个位置。
import numpy as np a = np.array([[1,5,4,8,4], [2,4,7,1,5], [1,0,3,4,2]]) np.sort(a) #array([[1, 4, 4, 5, 8], # [1, 2, 4, 5, 7], # [0, 1, 2, 3, 4]]) np.sort(a,axis=1) #array([[1, 4, 4, 5, 8], # [1, 2, 4, 5, 7], # [0,...
有一个方法调用searchsorted(),它在数组中执行二进制搜索,并返回将插入指定值的索引以保持搜索顺序。 假设该searchsorted()方法用于已排序的数组。 例子 查找应插入值 7 的索引: import numpyas np arr = np.array([6,7,8,9]) x =np.searchsorted(arr,7) print(x) 自己试试 » 示例说明:应在索引 1 ...
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中searchsorted方法的使用。 原文地址:Python numpy.searchsorted函数方法的使用...
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中searchsorted方法的使用。 原文地址:Python numpy.searchsorted函数方法的使用 ...
numpy.searchsorted:在有序数组中查找元素 #searchsorted是一个在有序数组上执行二分查找的数组方法,只要将值插入到它返回的那个位置就能维持数组的有序性: In [201]: arr = np.array([0, 1, 7, 12, 15]) In [202]: arr.searchsorted(9) Out[202]: 3 #你可以传入一组值就能得到一组索引: In [...
对于下面的方法在那里也相应的功能numpy:all,any,argmax, argmin,argpartition,argsort,choose, clip,compress,copy,cumprod, cumsum,diagonal,imag,max, mean,min,nonzero,partition, prod,ptp,put,ravel,real, repeat,reshape,round, searchsorted,sort,squeeze,std, sum,swapaxes,take,trace, transpose,var。
NumPy数组并没有Python列表中的索引方法,索引数据的对比如下: index()中的方括号表示 j 或 i&j 可以省略 可以通过np.where(a==x)[0] [0]查找元素,但这种方法很不pythonic,哪怕需要查找的项在数组开头,该方法也需要遍历整个数组。 使用Numba实现加速查找,next((i[0] for i, v in np.ndenumerate(a) if...
一旦对数组进行排序,情况就会变得更好:v = np.searchsorted(a, x); return v if a[v]==x else -1的复杂度为O(log N),确实非常快,但是首先需要O(N log N)的排序时间。 比较浮点数 函数np.allclose(a, b)用于比较具有给定公差的浮点数组: