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Comment trier le tableau suivant par ordre décroissant de la première colonne :
dl1 = numpy.array([[ 0.02598003,1.],
[ 0.00730082,2.],
[ 0.05471569,3.],
[ 0.02599167,4.],
[ 0.0544947 ,5.],
[ 0.00753346,6.]])
D'autres endroits sur Internet disent que direct dl1.sort() triera par défaut par la première colonne, mais cela ne semble pas fonctionner
黄舟2017-05-18 10:55:30
>>> a=np.array([[ 0.02598003,1.],
[ 0.00730082,2.],
[ 0.05471569,3.],
[ 0.02599167,4.],
[ 0.0544947 ,5.],
[ 0.00753346,6.]])
>>> a.sort(0)
>>> a
array([[ 0.00730082, 1. ],
[ 0.00753346, 2. ],
[ 0.02598003, 3. ],
[ 0.02599167, 4. ],
[ 0.0544947 , 5. ],
[ 0.05471569, 6. ]])
>>>
np.sort trie chaque dimension séparément
Si vous souhaitez un tri conjoint de groupes bidimensionnels, utilisez la méthode np.argsort
np.argsort
方法
>>> a=np.array([[ 0.02598003,1.],
[ 0.00730082,2.],
[ 0.05471569,3.],
[ 0.02599167,4.],
[ 0.0544947 ,5.],
[ 0.00753346,6.]])
>>> a[a.argsort(0)[:,0]]
array([[ 0.00730082, 2. ],
[ 0.00753346, 6. ],
[ 0.02598003, 1. ],
[ 0.02599167, 4. ],
[ 0.0544947 , 5. ],
[ 0.05471569, 3. ]])
>>>
如果数据很多的话,用python内部的 sorted
rrreee
sorted
interne de Python réduira l'efficacité🎜迷茫2017-05-18 10:55:30
In [1]: lst= [[0.00730082, 2.0],
...: [0.05471569, 3.0],
...: [0.02599167, 4.0],
...: [0.0544947, 5.0],
...: [0.00753346, 6.0]]
...:
In [2]: sorted(lst, key=lambda x: x[0])
Out[2]:
[[0.00730082, 2.0],
[0.00753346, 6.0],
[0.02599167, 4.0],
[0.0544947, 5.0],
[0.05471569, 3.0]]
为情所困2017-05-18 10:55:30
dl1.sort(axis=0)
ndarray.sort
的关键字参数axis
Il est utilisé pour trier selon une certaine colonne
axis : int, facultatif
L'axe le long duquel trier. La valeur par défaut est -1, ce qui signifie trier le long du dernier axe.