在不进行冗余排序的情况下对数组中的项目进行排名
给定一个数字数组，通常需要确定每个项目的排名。传统上，这涉及对数组进行两次排序，这对于大型数据集可能效率低下。然而，采用更有效的方法来避免双重排序可以显着提高性能。
一种替代方法利用 NumPy 中的 argsort 函数，如下所示：
numpy.array([4,2,7,1]) temp = array.argsort() ranks = numpy.arange(len(array))[temp.argsort()]
虽然有效，但这种方法仍然涉及对数组进行两次迭代。
使用 Double Argsort 的优化方法
为了优化排名过程，更有效的策略涉及使用 argsort 两次：
array = numpy.array([4,2,7,1]) order = array.argsort() ranks = order.argsort()
通过首先对数组进行排序以获得顺序，然后将 argsort 应用于此顺序，我们可以确定项目的排名，而无需多余的排序。
这种优化方法提高了效率，尤其是对于大型数据集，因为它消除了额外排序操作的需要。此外，在使用多维数组时，请记住在 argsort 中指定 axis 参数以适当地控制排序轴。
以上是如何在不进行冗余排序的情况下对数组中的项目进行有效排序？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
