NumPy 排序、条件筛选函数 | 示例
最编程
2024-04-18 21:08:37
...
import numpy as np
nm = ('raju','anil','ravi','amar')
dv = ('f.y.', 's.y.', 's.y.', 'f.y.')
ind = np.lexsort((dv,nm))
print ('调用 lexsort() 函数:')
print (ind)
print ('\n')
print ('使用这个索引来获取排序后的数据:')
print ([nm[i] + ", " + dv[i] for i in ind])
输出结果为:
调用 lexsort() 函数: [3 1 0 2] 使用这个索引来获取排序后的数据: ['amar, f.y.', 'anil, s.y.', 'raju, f.y.', 'ravi, s.y.']
上面传入 np.lexsort 的是一个tuple,排序时首先排 nm,顺序为:amar、anil、raju、ravi 。综上排序结果为 [3 1 0 2]。
msort、sort_complex、partition、argpartition
函数 | 描述 |
---|---|
msort(a) | 数组按第一个轴排序,返回排序后的数组副本。np.msort(a) 相等于 np.sort(a, axis=0)。 |
sort_complex(a) | 对复数按照先实部后虚部的顺序进行排序。 |
partition(a, kth[, axis, kind, order]) | 指定一个数,对数组进行分区 |
argpartition(a, kth[, axis, kind, order]) | 可以通过关键字 kind 指定算法沿着指定轴对数组进行分区 |
复数排序:
>>> import numpy as np >>> np.sort_complex([5, 3, 6, 2, 1]) array([ 1.+0.j, 2.+0.j, 3.+0.j, 5.+0.j, 6.+0.j]) >>> >>> np.sort_complex([1 + 2j, 2 - 1j, 3 - 2j, 3 - 3j, 3 + 5j]) array([ 1.+2.j, 2.-1.j, 3.-3.j, 3.-2.j, 3.+5.j])
partition() 分区排序:
>>> a = np.array([3, 4, 2, 1]) >>> np.partition(a, 3) # 将数组 a 中所有元素(包括重复元素)从小到大排列,3 表示的是排序数组索引为 3 的数字,比该数字小的排在该数字前面,比该数字大的排在该数字的后面 array([2, 1, 3, 4]) >>> >>> np.partition(a, (1, 3)) # 小于 1 的在前面,大于 3 的在后面,1和3之间的在中间 array([1, 2, 3, 4])
找到数组的第 3 小(index=2)的值和第 2 大(index=-2)的值
>>> arr = np.array([46, 57, 23, 39, 1, 10, 0, 120]) >>> arr[np.argpartition(arr, 2)[2]] 10 >>> arr[np.argpartition(arr, -2)[-2]] 57
同时找到第 3 和第 4 小的值。注意这里,用 [2,3] 同时将第 3 和第 4 小的排序好,然后可以分别通过下标 [2] 和 [3] 取得。
>>> arr[np.argpartition(arr, [2,3])[2]] 10 >>> arr[np.argpartition(arr, [2,3])[3]] 23
numpy.argmax() 和 numpy.argmin()
numpy.argmax() 和 numpy.argmin()函数分别沿给定轴返回最大和最小元素的索引。