NumPy学习笔记（3）--排序与索引

1.排序： .sort

# 方法一：
import numpy as np
a = np.array([[4,3,5,],[1,2,1]])
print (a)
b = np.sort(a, axis=1) # 对a按每行中元素从小到大排序
print (b)
# 输出 [[4 3 5]
 [1 2 1]]
[[3 4 5]
 [1 1 2]]

# 方法二：
import numpy as np
a = np.array([[4,3,5,],[1,2,1]])
print (a)
a.sort(axis=1)
print (a)
# 输出 [[4 3 5]
 [1 2 1]]
[[3 4 5]
 [1 1 2]]

# 方法三：
import numpy as np
a = np.array([4, 3, 1, 2])
b = np.argsort(a) # 求a从小到大排序的坐标
print (b)
print (a[b]) # 按求出来的坐标顺序排序
# 输出 [2 3 1 0]
[1 2 3 4]

2.按行或按列找到最大值的索引： .argmax

import numpy as np
data = np.sin(np.arange(20)).reshape(5, 4)
print (data)
ind = data.argmax(axis=0) # 按列得到每一列中最大元素的索引，axis=1为按行
print (ind)
data_max = data[ind, range(data.shape[1])] # 将最大值取出来
print (data_max)
# 输出 [[ 0.          0.84147098  0.90929743  0.14112001]
 [-0.7568025  -0.95892427 -0.2794155   0.6569866 ]
 [ 0.98935825  0.41211849 -0.54402111 -0.99999021]
 [-0.53657292  0.42016704  0.99060736  0.65028784]
 [-0.28790332 -0.96139749 -0.75098725  0.14987721]]
[2 0 3 1]
[ 0.98935825  0.84147098  0.99060736  0.6569866 ]

print data.max(axis=0) #也可以直接取最大值
# 输出 [ 0.98935825  0.84147098  0.99060736  0.6569866 ]

3.多重复制： .tile

import numpy as np
a = np.array([5, 10, 15])
print(a)
print('---')
b = np.tile(a, (4, 1)) # 参数(4, 1)为按行复制4倍，按列复制1倍
print(b)
# 输出 [ 5 10 15]
---
[[ 5 10 15]
 [ 5 10 15]
 [ 5 10 15]
 [ 5 10 15]]

c = np.tile(a, (2, 3)) # 参数(2, 3)为按行复制2倍，按列复制3倍
print(c)
# 输出 [[ 5 10 15  5 10 15  5 10 15]
 [ 5 10 15  5 10 15  5 10 15]]

最后

以上就是精明绿草为你收集整理的NumPy学习笔记（3）--排序与索引的全部内容，希望文章能够帮你解决NumPy学习笔记（3）--排序与索引所遇到的程序开发问题。

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