day1-4-Numpy排序

 

In [1]:

import numpy as np

In [2]:

array1 = np.array([[1.5,1.3,7.5],
                      [5.6,7.8,1.2]])
array1

Out[2]:

array([[1.5, 1.3, 7.5],
       [5.6, 7.8, 1.2]])

In [3]:

np.sort(array1) #全排序

Out[3]:

array([[1.3, 1.5, 7.5],
       [1.2, 5.6, 7.8]])

In [4]:

np.sort(array1,axis = 0) #0维排序

Out[4]:

array([[1.5, 1.3, 1.2],
       [5.6, 7.8, 7.5]])

In [5]:

array1 #和上面结果作对比

Out[5]:

array([[1.5, 1.3, 7.5],
       [5.6, 7.8, 1.2]])

In [7]:

np.argsort(array1) #排序后的索引位置

Out[7]:

array([[1, 0, 2],
       [2, 0, 1]], dtype=int64)

In [10]:

array1 = np.linspace(0,10,10) #0-10之间均匀分布的10个数字
array1

Out[10]:

array([ 0.        ,  1.11111111,  2.22222222,  3.33333333,  4.44444444,
        5.55555556,  6.66666667,  7.77777778,  8.88888889, 10.        ])

In [14]:

values = np.array([2.5,6.5,9.5])

In [15]:

np.searchsorted(array1,values) #将values中的元素放在array1的哪里才能保持顺序不变

Out[15]:

array([3, 6, 9], dtype=int64)

In [16]:

array1 = np.array([[1,0,6],
                       [1,7,0],
                       [2,3,1],
                       [2,4,0]])
array1

Out[16]:

array([[1, 0, 6],
       [1, 7, 0],
       [2, 3, 1],
       [2, 4, 0]])

In [ ]:

 

In [42]:

array1[0,0]

Out[42]:

2

In [18]:

index = np.lexsort([-1*array1[:,0],array1[:,2]]) #第一列降序，第二列升序
index

Out[18]:

array([3, 1, 2, 0], dtype=int64)

In [19]:

array1 = array1[index]
array1

Out[19]:

array([[2, 4, 0],
       [1, 7, 0],
       [2, 3, 1],
       [1, 0, 6]])

In [ ]: