浅谈numpy数组的几种排序方式

简单介绍

NumPy系统是Python的一种开源的数组计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。

创建数组

创建1维数组：

data = np.array([1,3,4,8])　　

查看数组维度

data.shape

查看数组类型

data.dtype

通过索引获取或修改数组元素

data[1] 获取元素
data[1] = 'a' 修改元素　　

创建二维数组

data = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 两个元素均为列表<br>2.data = np.arange(10) 与python的range一样，range返回列表，arange返回array类型的一个数组<br>3.data2 = data.reshape(2,5) 返回一个2*5的数组，他不是拷贝数组是引用，只是返回数组的不同视图，data改变data2也会改变

创建特殊数组　

data = np.zeros((2,2)) 创建2*2全为0的2维数组
data = np.ones((2,3,3,)) 创建全为1的三维数组
data = np.eye(4) 创建4*4的对角数组，对角元素为1，其它都为0

数组转换

data = np.arange(16).reshape(4,4) 将0-16的移位数组转换为4*4的数组　　

排序方式

说明：经常需要对数组或者list进行排序，python提供了好几种排序的函数，下面说明下特点；

二维数组a：

1 4
3 1

1、ndarray.sort(axis=-1,kind='quicksort',order=None)

使用方法：a.sort

参数说明：

axis：排序沿着数组的方向，0表示按行，1表示按列

kind：排序的算法，提供了快排、混排、堆排

order：不是指的顺序，以后用的时候再去分析这个

作用效果：对数组a排序，排序后直接改变了a

例如：

>>a.sort(axis=1)
>>print a
1 4
1 3

2、numpy.sort(a,axis=-1,kind='quicksort',order=None)

使用方法：numpy.sort(a)

参数说明：

a：要排序的数组，其他同1

作用效果：对数组a排序，返回一个排序后的数组（与a相同维度），a不变

例如：

>>print numpy.sort(a,axis=1)
1 4
1 3
>>print a
1 4
3 1

3、numpy.argsort(a,axis=-1,kind='quicksort',order=None)

使用方法：numpy.argsort(a)

参数说明：同2

作用效果：对数组a排序，返回一个排序后索引，a不变

例如：

>>print numpy.argsort(a,axis=1)
0 1
1 0

4、sorted(iterable,cmp=None,key=None,reverse=False)

说明：内置的排序函数，对list，字典等等可以使用

iterable：是可迭代类型;

cmp：用于比较的函数，比较什么由key决定,有默认值，迭代集合中的一项;

key：用列表元素的某个属性和函数进行作为关键字，有默认值，迭代集合中的一项;

reverse：排序规则.reverse=True或者reverse=False，默认False（从小到大）。

返回值：是一个经过排序的可迭代类型，与iterable一样;

例如：b是一个字典

b：

{'a':2,'c':1,'b':3}

对b进行排序：

>>c=sorted(b.iteritems(),key=operator.itemgetter(1),reverse=False)
>>print c[('c', 1), ('a', 2), ('b', 3)]

可见：返回的是一个list

总结

以上就是本文关于浅谈numpy数组的几种排序方式的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题，如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！

赞 (0)

相关推荐

  • 深入理解NumPy简明教程---数组2

    NumPy数组(2.数组的操作) 基本运算 数组的算术运算是按元素逐个运算.数组运算后将创建包含运算结果的新数组. >>> a= np.array([20,30,40,50]) >>> b= np.arange( 4) >>> b array([0, 1, 2, 3]) >>> c= a-b >>> c array([20, 29, 38, 47]) >>> b**2 array([0, 1, 4,

  • 深入理解NumPy简明教程---数组1

    目前我的工作是将NumPy引入到Pyston中(一款Dropbox实现的Python编译器/解释器).在工作过程中,我深入接触了NumPy源码,了解其实现并提交了PR修复NumPy的bug.在与NumPy源码以及NumPy开发者打交道的过程中,我发现当今中文NumPy教程大部分都是翻译或参考英文文档,因此导致了许多疏漏.比如NumPy数组中的broadcast功能,几乎所有中文文档都翻译为"广播".而NumPy的开发者之一,回复到"broadcast is a compoun

  • python中numpy基础学习及进行数组和矢量计算

    python中numpy基础学习及进行数组和矢量计算

    前言 在python 中有时候我们用数组操作数据可以极大的提升数据的处理效率,类似于R的向量化操作,是的数据的操作趋于简单化,在python 中是使用numpy模块可以进行数组和矢量计算. 下面来看下简单的例子 import numpy as np data=np.array([2,5,6,8,3]) #构造一个简单的数组 print(data) 结果: [2 5 6 8 3] data1=np.array([[2,5,6,8,3],np.arange(5)]) #构建一个二维数组 print(

  • numpy数组拼接简单示例

    NumPy数组是一个多维数组对象,称为ndarray.其由两部分组成: ·实际的数据 ·描述这些数据的元数据 大部分操作仅针对于元数据,而不改变底层实际的数据. 关于NumPy数组有几点必需了解的: ·NumPy数组的下标从0开始. ·同一个NumPy数组中所有元素的类型必须是相同的. NumPy数组属性 在详细介绍NumPy数组之前.先详细介绍下NumPy数组的基本属性.NumPy数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为1,二维数组的秩为2,以此类推.在NumPy中,每一个线性的数组称为是

  • 深入理解NumPy简明教程---数组3（组合）

    前两篇文章对NumPy数组做了基本的介绍,本篇文章对NumPy数组进行较深入的探讨.首先介绍自定义类型的数组,接着数组的组合,最后介绍数组复制方面的问题. 自定义结构数组 通过NumPy也可以定义像C语言那样的结构类型.在NumPy中定义结构的方法如下: 定义结构类型名称:定义字段名称,标明字段数据类型. student= dtype({'names':['name', 'age', 'weight'], 'formats':['S32', 'i','f']}, align = True) 这里

  • Python实现二维数组按照某行或列排序的方法【numpy lexsort】

    本文实例讲述了Python实现二维数组按照某行或列排序的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: lexsort支持对数组按指定行或列的顺序排序:是间接排序,lexsort不修改原数组,返回索引. (对应lexsort 一维数组的是argsort a.argsort()这么使用就可以:argsort也不修改原数组, 返回索引) 默认按最后一行元素有小到大排序, 返回最后一行元素排序后索引所在位置. 设数组a, 返回的索引ind,ind返回的是一维数组 对于一维数组, a[ind]就是排序后的数组.

  • python中numpy包使用教程之数组和相关操作详解

    前言 大家应该都有所了解,下面就简单介绍下Numpy,NumPy(Numerical Python)是一个用于科学计算第三方的Python包. NumPy提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型.矢量处理,以及精密的运算库.专为进行严格的数字处理而产生.下面本文将详细介绍关于python中numpy包使用教程之数组和相关操作的相关内容,下面话不多说,来一起看看详细的介绍: 一.数组简介 Numpy中,最重要的数据结构是:多维数组类型(numpy.ndarray) ndarray由两部分组成

  • numpy自动生成数组详解

    1 np.arange(),类似于range,通过指定开始值,终值和步长来创建表示等差数列的一维数组,注意该函数和range一样结果不包含终值. >>> np.arange(10) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> np.arange(0,1,0.1) array([ 0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9]) >>> 2 np.linspace

  • 浅谈numpy数组的几种排序方式

    简单介绍 NumPy系统是Python的一种开源的数组计算扩展.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)). 创建数组 创建1维数组: data = np.array([1,3,4,8]) 查看数组维度 data.shape 查看数组类型 data.dtype 通过索引获取或修改数组元素 data[1] 获取元素 data[1] = 'a' 修改元素 创建二维数组 data

  • 浅谈TreeSet中的两种排序方式

    直接上代码: package exercise1; public class Person implements Comparable{ private int id; private String name; public Person(int id, String name) { super(); this.id = id; this.name = name; } public int getId() { return id; } public void setId(int id) { th

  • 浅谈numpy数组中冒号和负号的含义

    在实际使用numpy时,我们常常会使用numpy数组的-1维度和":"用以调用numpy数组中的元素.也经常因为数组的维度而感到困惑. 总体来说,":"用以表示当前维度的所有子模块 "-1"用以表示当前维度所有子模块最后一个,"负号用以表示从后往前数的元素" 测试代码 import numpy as np b = np.arange(start=0, stop=24, dtype=int) print('b.shape', b

  • 浅谈Java中的四种引用方式的区别

    强引用.软引用.弱引用.虚引用的概念 强引用(StrongReference) 强引用就是指在程序代码之中普遍存在的,比如下面这段代码中的object和str都是强引用: Object object = new Object(); String str = "hello"; 只要某个对象有强引用与之关联,JVM必定不会回收这个对象,即使在内存不足的情况下,JVM宁愿抛出OutOfMemory错误也不会回收这种对象. 比如下面这段代码: public class Main { publi

  • 浅谈js中的三种继承方式及其优缺点

    第一种,prototype的方式: //父类 function person(){ this.hair = 'black'; this.eye = 'black'; this.skin = 'yellow'; this.view = function(){ return this.hair + ',' + this.eye + ',' + this.skin; } } //子类 function man(){ this.feature = ['beard','strong']; } man.pr

  • 浅谈Android Studio 的四种打包方式

    虽然这个博客的内容很简单,但是作为新手的我还是百度了好久才掌握了Android Studio的打包方式,希望对后来人有所帮助.打包的第一种方式 (1)在Android Studio 中选中app这么module,选择菜单栏""Build--Generate signed APK"" (2)弹出窗口 (3)创建密钥库及密钥,创建后会自动选择刚创建的密钥库和密钥(已拥有密钥库跳过) 点击"Create new..."按钮创建密钥库 Key store

  • 浅谈SpringBoot @Autowired的两种注入方式

    Autowired有两种注入方式 by type by name 默认使用的是byType的方式向Bean里面注入相应的Bean.例如: @Autowired private UserService userService; 这段代码会在初始化的时候,在spring容器中寻找一个类型为UserService的bean实体注入,关联到userService的引入上. 但是如果UserService这个接口存在多个实现类的时候,就会在spring注入的时候报错,例如: public class Us

  • Python数据分析numpy数组的3种创建方式

    Python数据分析numpy数组的3种创建方式

    目录 一.使用列表创建numpy数组 1 使用numpy创建一维数组 2 使用numpy创建二维数组 3 使用numpy创建一维数组,源为不同数据类型的列表 二.通过读取图片创建多维numpy数组 1 将图片信息读取到numpy数组中 2 在jupyter中读取图片数据后并显示 3 对图片数组数据处理 三.通过指定函数生成numpy数组 1 生成多维数组 2 生成一维线性数组 3 生成一维等差数列 4 生成随机的多维数组 一.使用列表创建numpy数组 1 使用numpy创建一维数组 2 使用n

  • 浅谈分布式锁的几种使用方式（redis、zookeeper、数据库）

    Q:一个业务服务器,一个数据库,操作:查询用户当前余额,扣除当前余额的3%作为手续费 synchronized lock dblock Q:两个业务服务器,一个数据库,操作:查询用户当前余额,扣除当前余额的3%作为手续费 分布式锁 我们需要怎么样的分布式锁? 可以保证在分布式部署的应用集群中,同一个方法在同一时间只能被一台机器上的一个线程执行. 这把锁要是一把可重入锁(避免死锁) 这把锁最好是一把阻塞锁(根据业务需求考虑要不要这条) 这把锁最好是一把公平锁(根据业务需求考虑要不要这条) 有高可用

  • 浅谈numpy 中dot()函数的计算方式

    浅谈numpy 中dot()函数的计算方式

    如下所示: a = np.arange(1, 5).reshape(2, 2) b = np.arange(2, 6).reshape(2, 2) c = a * b dot = np.dot(a, b) print(a) print(b) print(c) print(dot) 打印出a [[1 2] [3 4]] 打印出b [[2 3] [4 5]] a * b 每个相对位置的数值相乘1*2=2,2*3=6,3*4=12,4*5=20.比较简单,自己脑补一下 [[ 2 6] [12 20]]

随机推荐