Python學習筆記 17 numpy陣列排序

2021-08-04 01:24:45 字數 1523 閱讀 7230

>>> x=np.array((10,6,7,9,4))


>>> np.argsort(x)


array([4, 1, 2, 3, 0], dtype=int64)


>>> x[_] #根據argsort所得下標去訪問原來的陣列x就得到排序後的陣列


array([ 4, 6, 7, 9, 10])


>>> x


array([10, 6, 7, 9, 4])


>>> x.sort() #原地排序


>>> x


array([ 4, 6, 7, 9, 10])


>>> x=np.array([[0,3,4],[2,2,1]])


>>> np.argsort(x,axis=0) #縱向排序


array([[0, 1, 1],


[1, 0, 0]], dtype=int64)


>>> np.argsort(x,axis=1) #橫向排序


array([[0, 1, 2],


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


>>> x.sort(axis=1) #橫向排序


>>> x


array([[0, 3, 4],


[1, 2, 2]])


>>> x.sort(axis=0) #縱向排序


>>> x


array([[0, 2, 2],


[1, 3, 4]])
argsort返回排序後應得的陣列順序中，每個元素在原來陣列中的下標，sort可以原地排序。它們都可以指定axis引數，為0時縱向排序，為1時橫向排序。

>>> a=np.array((5,6,7))


>>> b=np.array((6,6,6))


>>> a.dot(b)


108>>> np.dot(a,b)


108>>> c=np.array(([1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]))


>>> np.dot(c,a)


array([ 38, 92, 146])


>>> c[0].dot(a)


38
對應元素分別相乘再相加。

>>> np.dot(a,c)


array([ 78, 96, 114])
注意，如果是一維向量和二維向量計算內積，那麼是一維向量去和二維向量的每一列計算內積。注意對比dot(a,c)與dot(c,a)的區別。

>>> n=np.array(([1,2,3],(4,5,6),[7,8,9]))


>>> n


array([[1, 2, 3],


[4, 5, 6],


[7, 8, 9]])


>>> n[1]


array([4, 5, 6])


>>> n[1][2]


6
可以直接通過下標組合來訪問array生成的陣列，也可以用可迭代物件來一一訪問，也可以用+=，*=等運算子對每乙個元素來作運算。

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