


Sortieren eines NumPy-Arrays nach Spalte
Das Sortieren eines NumPy-Arrays nach seiner spezifischen Spalte kann oft ein notwendiger Vorgang für die Datenmanipulation sein. Betrachten Sie zum Beispiel das Array:
a = array([[9, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 0, 5]])
Angenommen, wir möchten die Zeilen von a basierend auf den Werten in der zweiten Spalte neu anordnen. Um dies zu erreichen, können wir die Funktion argsort() in NumPy verwenden.
a[:, 1].argsort()
Der obige Ausdruck wendet argsort() auf die zweite Spalte von a an und erzeugt ein Array von Indizes, die den sortierten Werten entsprechen. Im Einzelnen wird Folgendes zurückgegeben:
array([1, 0, 2])
Diese Indizes stellen die Reihenfolge dar, in der die Zeilen von a neu angeordnet werden sollten, um nach der zweiten Spalte in aufsteigender Reihenfolge zu sortieren. Wenn wir dies mit der Array-Indizierung kombinieren, können wir das sortierte Array erhalten:
a[a[:, 1].argsort()]
Dieser Ausdruck gibt Folgendes zurück:
array([[7, 0, 5], [9, 2, 3], [4, 5, 6]])
Wie gewünscht wurden die Zeilen von a nach der zweiten Spalte sortiert .
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich ein NumPy-Array nach einer bestimmten Spalte sortieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

PythonarraysSupportvariousoperationen: 1) SlicicingExtractsSubsets, 2) Anhang/Erweiterungen, 3) Einfügen von PlaceSelementsatspezifischePositionen, 4) Entfernen von Delettel, 5) Sortieren/ReversingChangesorder und 6) compredewlistenwlists basierte basierte, basierte Zonexistin

NumpyarraysaresessentialForApplicationsRequeeFoughnumericalComputations und Datamanipulation

UseanArray.ArrayoveralistinpythonwhendealingwithhomogenousData, Performance-CriticalCode, OrInterfacingwithCcode.1) HomogenousData: ArraysSavemoryWithtypedElements.2) Performance-CriticalCode: ArraySaveMoryWithtypedElements.2) Performance-CriticalCode: ArraysFerbetterPerPterPerProrMtorChorescomeChormericalcoricalomancomeChormericalicalomentorMentumscritorcorements.3) Interf

Nein, NOTALLLISTOPERATIONSARESURDEDBYARAYS UNDVICEVERSA.1) ArraysDonotsupportdynamicoperationslikeAppendorinStResizing, die impactSperformance.2) listsDonotguaranteConstantTimeComplexityfordirectAccesslikearraysDo.

ToaccesselementSinapythonlist, verwenden Indexing, Negativindexing, Slicing, Oriteration.1) IndexingStartsat0.2) NegativeIndexingAccessses aus der THEend.3) SlicingExtractSporions.4) itererationSforloopsorenumerate.AlwaySChEckLegthtoavoidIndexerror.

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

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NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making


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