numpy.sort()学习记录
python的功能真的是只有我想不到,没有它做不到
在学系np.sort中学到了一些
print(array2) [14 13 12 11]
[10 9 8 7]
[ 6 5 4 3]
print(np.sort(array2)) #仅对行维度进行排序——默认值 [11 12 13 14]
[ 7 8 9 10]
[ 3 4 5 6] print(np.sort(array2,axis=0))#0指的是列维度 [[ 6 5 4 3]
[10 9 8 7]
[14 13 12 11]]
print(np.sort(array2,axis=None))
[ 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14]
import numpy as np中 sort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None)——返回的是一个经过复制排序后的对维数组(对原数组没有影响)
一个必须参数——a——代表任意一个多维数组
axis——就是维度的选择——在这里有个特殊之处(详看上面的最后一个例子)我本来以为其取值就是0 / 1呢,end……,还有个None——由例子也可以看出来一维输出排序后的结果(0是列,1是行)
第三个参数就是排序的方式……
学习第四个的时候,了解到了针对多维数组中元素为列表或元组的情况
dtype = [('name','S10'),('height',float),('age',int)]
value = [('Arthur', 1.8, 41), ('Lancelot', 1.9, 38),('Galahad', 1.7, 38)]
array3 = np.array(value,dtype=dtype)
print(np.sort(array3,order='height'))
#[(b'Galahad', 1.7, 38) (b'Arthur', 1.8, 41) (b'Lancelot', 1.9, 38)]
print(np.sort(array3,order=['age','height']))
#[(b'Galahad', 1.7, 38) (b'Lancelot', 1.9, 38) (b'Arthur', 1.8, 41)]
这是在学习文档中看到的,给多维数组没一个维度都设定一个类型,数量匹配即可,感觉真的挺厉害的~~~
现在还不大熟练,先记录一下~~
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