# 需要導入模塊: import numpy [as 別名]# 或者: from numpy importtake_along_axis[as 別名]deftestSortIndicesExecution(self):# only 1 chunk when axis = -1raw = np.random.rand(100,10) x = tensor(raw, chunk_size=10) r = sort(x, return_index=True) sr, si = self.executor.execute_te...
take_along_axis(a, ai, axis=1) array([[30], [60]]) 如果我们想同时得到最大值和最小值,我们可以先堆叠索引 >>> ai_min = np.expand_dims(np.argmin(a, axis=1), axis=1) >>> ai_max = np.expand_dims(np.argmax(a, axis=1), axis=1) >>> ai = np.concatenate([ai_min, ai_...
1、使用argsort()函数和take_along_axis()函数 需要两个函数配合使用,np.argsort取得排序后索引,take_along_axis()获取索引后的数组值。 适用场景为多个数组关联排序时。例如可以np.argsort函数获取A数组排序的索引,再通过该索引对B数组进行排序。 (3条消息) 详解Python_Numpy库函数take_along_axis()【由索引矩阵...
opening_price=opening_prices[indices[0]]# 第一周第一天的开盘价 highest_price=np.max(np.take(highest_prices,indices))# 所有最高价中与idices下标相对应的数据,再取最大值,就是本周的最高价 lowest_price=np.min(np.take(lowest_prices,indices))# 本周最低价中的最小值 closing_price=closing_pric...
numpy.apply_along_axis(func,axis,arr,*args,**kwargs): 必选参数:func,axis,arr。其中func是我们自定义的一个函数,函数func(arr)中的arr是一个数组,函数的主要功能就是对数组里的每一个元素进行变换,得到目标的结果。 其中axis表示函数func对数组arr作用的轴。
在上面的代码中,我们通过argsort函数得到了每一行元素排序后的索引,然后利用take_along_axis函数按照这些索引重新排列矩阵的元素,即实现了对矩阵按行排序的功能。 完整代码示例 importnumpyasnp# 创建一个3x3的示例矩阵matrix=np.array([[3,1,5],[2,7,4],[6,8,9]])print("原始矩阵:")print(matrix)# 对矩...
1.函数原型 numpy.apply_along_axis(func, axis, arr, *args, **kwargs) 2.作用: 将arr数组的每一个元素经过func函数变换形成的一个新数组 3.参数介绍: 其中func,axis,arr是必选的 func是我们写的一个函数 axis表示函数func对arr是作用于行还是列 arr便是我们要进行操作的数组了 可选参数:*args, **kw...
在调用apply_along_axis 时提供我们自定义的函数名summarize,并指定要作用的轴或维度的编号(如取1)、目标数组以及可变数量的summarize函数的参数,同时进行保存。 summarize(a, o, h, l, c): monday_open = o[a[0]] week_high = np.max( np.take(h, a) ) # 某周最高价 week_low = np.min( np...
# a、b、c开头: 'abs', 'absolute', 'absolute_import', 'add', 'add_docstring', 'add_newdoc', 'add_newdoc_ufunc', 'add_newdocs', 'alen', 'all', 'allclose', 'alltrue', 'amax', 'amin', 'angle', 'any', 'append', 'apply_along_axis', 'apply_over_axes', 'arange', 'arcco...
np.where(test=='if',1,np.where(test='ifelse",1,0)) 1 if i<100 else 2 if i>100 else 0 np.array([]).tolist() arr1 = np.append(arr1,arr2) np.apply_along_axis series.where(something>0) winsorization from scipy.stats.mstats import winsorize np.mean(winsorize(answer_initial,...