


Sortieren von NumPy-Arrays basierend auf bestimmten Spalten
Diese Abfrage befasst sich mit der Notwendigkeit, ein NumPy-Array entsprechend seiner festgelegten n-ten Spalte zu sortieren. Zur Veranschaulichung arbeiten wir mit einem Array „a“:
import numpy as np a = np.array([[9, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 0, 5]])
Unser Ziel ist es, die Zeilen der Matrix „a“ basierend auf ihrer zweiten Spalte zu sortieren, was zu Folgendem führt:
array([[7, 0, 5], [9, 2, 3], [4, 5, 6]])
Um dies zu erreichen, können wir die Fähigkeit nutzen, NumPy-Arrays basierend auf Indizes aufzuteilen und die Argsort-Funktion zu nutzen. Der folgende Code zeigt die Lösung:
sorted_a = a[a[:, 1].argsort()]
Diesen Code aufschlüsseln:
- a[:, 1]: Dies wählt die zweite Spalte von ' a'.
- .argsort(): Dies generiert ein Array von Indizes, die das darstellen sortierte Reihenfolge der Elemente in der zweiten Spalte.
- a[a[:, 1].argsort()]: Dies ordnet die Zeilen von 'a' entsprechend den sortierten Indizes neu an, was zum gewünschten Ergebnis führt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie sortiere ich ein NumPy-Array nach einer bestimmten Spalte?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;

PythonlistsarebetterTterThanarraysFormAnagingDiversedatatypes.1) ListScanholdElements ofdifferenttypes, 2) siearedynamic, erlauben EasyDitionSsandremovals, 3) sie antelluitive Operationenslikesklikationen, Buth), sie ohne Ereignis-effosidentandslowentlaunenfeuer.

ToaccesselementSinapythonarray, useIndexing: my_array [2] AccessaThThirtelement, returning3.pythonuseszero-basiertindexing.1) usepositiveAndnegativeIndexing: my_list [0] fORGHEFIRSTELEMENT, MY_LIST [-1] Forthelast.2) VerwendungsforArange: my_list [1: 5] extractsselemen

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