# 需要導入模塊: import numpy [as 別名]# 或者: from numpy importtake_along_axis[as 別名]deftopk(input, k, dim, descending=True):topk_indices = argtopk(input, k, dim, descending)returnnp.take_along_axis(input, topk_indices, axis=dim) 開發者ID:dmlc,項目名稱:dgl,代碼行數:5,代碼來源:t...
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_...
3、take()和take_along_axis()函数 3.1、take() 该函数与“花式”索引(使用数组索引数组)的功能相同; 沿给定轴索引元素使用更方便,效率也更高一些。 方法示例: b = np.take(a,indices,axis=0) b=a.take(indices,axis=1) 3.2、take_along_axis() 场景:由已有矩阵的索引生成新的矩阵要用该函数。通常沿...
numpy.take_along_axis(arr, indices, axis) arr参数就是数组,indices就是索引,话不多说开干。 x = np.random.randint(1,10,(2,6))print(x)y = x.argsort(axis = 1)print('***')print(y)z = np.take_along_axis(x,y,axis = 1)print('***')print(z) [[9 9 5 5 2 1] [8 7 3 ...
Python之数据分析(星期均值、星期汇总、Numpy的take与where方法、apply_along_axis函数) 三、星期汇总案例 一、处理星期数据 1、datetime对象的weekday()方法 该方法将会用0到6这七个数字表示周一到周日 2、计算周一到周五数据平均值的三种方法
],[1,0]])>>>np.take_along_axis(x,ind,axis=0)# same as np.sort(x, axis=0)array([[0,2 ],[2,3]])>>>ind=np.argsort(x,axis=1)# sorts along last axis (across)>>>ind array([[0,1],[0,1]])>>>np.take_along_axis(x,ind,axis=1)# same as np.sort(x, axis=1)array...
#方式一:使用负号 -np.sort(-a) #方式二:使用sort和argsort以及take #排序后的结果就是降序的 indexes = np.argsort(-a) #从a中根据下标提取相应的元素 np.take(a,indexes) 14.6 其他函数 14.6.1 np.apply_along_axis 函数说明:沿着某个轴执行指定的函数 #求数组a按行求平均值,并且要去掉最大值和最小...
# 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...
swapaxes(axis1, axis2):交换两个轴方向上的数据. take(indices[, axis, out, mode]) :提取指定索引位置的数据,并以一维数组或者矩阵返回(主要取决axis) tofile(fid[, sep, format]) :将矩阵中的数据以二进制写入到文件 tolist() :将矩阵转化为列表形式 ...
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...