Une brève discussion sur plusieurs méthodes de tri de numpy array_python

Cet article présente principalement plusieurs méthodes de tri des tableaux numpy. Il implique une brève introduction à numpy et comment créer des tableaux. Il a une certaine valeur de référence. Les amis intéressés par numpy peuvent s'y référer.

Une brève introduction

Le système NumPy est une extension open source de calcul de tableaux pour Python. Cet outil peut être utilisé pour stocker et traiter de grandes matrices beaucoup plus efficacement que la structure de liste imbriquée de Python (qui peut également être utilisée pour représenter des matrices).

Créer un tableau

Créer un tableau à une dimension :

data = np.array([1,3,4,8])　

Afficher les dimensions du tableau

data.shape

Afficher le type de tableau

data.dtype

Obtenir ou modifier les éléments du tableau par index

data[1] Obtenir l'élément<code>data[1] 获取元素<br>data[1] = 'a' 修改元素　data[1] = 'a' Modifier l'élément　

Créer un tableau bidimensionnel

data = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) Les deux éléments sont des listes
2.data = np.arange(10) Comme la plage de python, range renvoie une liste et arange renvoie un tableau de type tableau
3.data2 = data. reshape (2,5) Renvoie un tableau 2*5. Ce n'est pas une copie du tableau mais une référence. Il renvoie simplement une vue différente du tableau. Si les données changent, data2 changera également

Créer un tableau spécial

Conversion de tableau

data = np.arange(16).reshape(4,4) 将0-16的移位数组转换为4*4的数组　

Tableau bidimensionnel a :

Utilisation : a.sort

1 4
3 1

ndarray.sort(axis=-1,kind='quicksort',order=None)genre : algorithme de tri, fournit un tri rapide, un tri mixte, tas sort

ordre : ne fait pas référence à l'ordre, nous l'analyserons lorsque nous l'utiliserons à l'avenir

Effet : trier le tableau a, et a

est directement modifié après le tri. Par exemple :

>>a.sort(axis=1)
>>print a

Utilisation :

1 4
1 3

Description du paramètre :

a : Tableau à trier, les autres sont identiques 1numpy.sort(a,axis=-1,kind='quicksort',order=None)

numpy.sort(a)Par exemple :

>>print numpy.sort(a,axis=1)
1 4
1 3
>>print a
1 4
3 1

Effet : Trier tableau a et renvoie un index trié, a reste inchangé

Par exemple :

>>print numpy.argsort(a,axis=1)
0 1
1 0

key : utilise un certain attribut et une certaine fonction de l'élément de liste pour effectuer l'opération, avec une valeur par défaut, est un élément. dans la collection itérative ;

reverse : règle de tri reverse=True ou reverse=False, False par défaut (de petit à grand). sorted(iterable,cmp=None,key=None,reverse=False)

visible : Retours une liste

Résumé

>>c=sorted(b.iteritems(),key=operator.itemgetter(1),reverse=False)
>>print c[('c', 1), ('a', 2), ('b', 3)]

Pourquoi le tableau numpy est-il si rapide ?

Notes d'installation et d'utilisation de la bibliothèque Python NumPy

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!