數(shù)組排序

排序是指將元素按有序順序排列。

有序序列是擁有與元素相對應(yīng)的順序的任何序列，例如數(shù)字或字母、升序或降序。

NumPy ndarray 對象有一個名為 sort() 的函數(shù)，該函數(shù)將對指定的數(shù)組進(jìn)行排序。

實例

對數(shù)組進(jìn)行排序：

import numpy as np
arr = np.array([3, 2, 0, 1])
print(np.sort(arr))

運行實例

注釋：此方法返回數(shù)組的副本，而原始數(shù)組保持不變。

您還可以對字符串?dāng)?shù)組或任何其他數(shù)據(jù)類型進(jìn)行排序：

實例

對數(shù)組以字母順序進(jìn)行排序：

import numpy as np
arr = np.array(['banana', 'cherry', 'apple'])
print(np.sort(arr))

運行實例

實例

對布爾數(shù)組進(jìn)行排序：

import numpy as np
arr = np.array([True, False, True])
print(np.sort(arr))
運行實例

對2-D數(shù)組排序

如果在二維數(shù)組上使用 sort() 方法，則將對兩個數(shù)組進(jìn)行排序：

實例

對 2-D 數(shù)組排序

import numpy as np
arr = np.array([[3, 2, 4], [5, 0, 1]])
print(np.sort(arr))

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數(shù)組過濾

從現(xiàn)有數(shù)組中取出一些元素并從中創(chuàng)建新數(shù)組稱為過濾（filtering）。

在 NumPy 中，我們使用布爾索引列表來過濾數(shù)組。

布爾索引列表是與數(shù)組中的索引相對應(yīng)的布爾值列表。

如果索引處的值為 True，則該元素包含在過濾后的數(shù)組中；如果索引處的值為 False，則該元素將從過濾后的數(shù)組中排除。

實例

用索引 0 和 2、4 上的元素創(chuàng)建一個數(shù)組：

import numpy as np
arr = np.array([61, 62, 63, 64, 65])
x = [True, False, True, False, True]
newarr = arr[x]
print(newarr)

運行實例

上例將返回 [61, 63, 65]，為什么？

因為新過濾器僅包含過濾器數(shù)組有值 True 的值，所以在這種情況下，索引為 0 和 2、4。

創(chuàng)建過濾器數(shù)組

在上例中，我們對 True 和 False 值進(jìn)行了硬編碼，但通常的用途是根據(jù)條件創(chuàng)建過濾器數(shù)組。

實例

創(chuàng)建一個僅返回大于 62 的值的過濾器數(shù)組：

import numpy as np
arr = np.array([61, 62, 63, 64, 65])
# 創(chuàng)建一個空列表
filter_arr = []
# 遍歷 arr 中的每個元素
for element in arr:
  # 如果元素大于 62，則將值設(shè)置為 True，否則為 False：
  if element > 62:
    filter_arr.append(True)
  else:
    filter_arr.append(False)
newarr = arr[filter_arr]
print(filter_arr)
print(newarr)

運行實例

實例

創(chuàng)建一個過濾器數(shù)組，該數(shù)組僅返回原始數(shù)組中的偶數(shù)元素：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
# 創(chuàng)建一個空列表
filter_arr = []
# 遍歷 arr 中的每個元素
for element in arr:
  # 如果元素可以被 2 整除，則將值設(shè)置為 True，否則設(shè)置為 False
  if element % 2 == 0:
    filter_arr.append(True)
  else:
    filter_arr.append(False)
newarr = arr[filter_arr]
print(filter_arr)
print(newarr)

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直接從數(shù)組創(chuàng)建過濾器

上例是 NumPy 中非常常見的任務(wù)，NumPy 提供了解決該問題的好方法。

我們可以在條件中直接替換數(shù)組而不是 iterable 變量，它會如我們期望地那樣工作。

實例

創(chuàng)建一個僅返回大于 62 的值的過濾器數(shù)組：

import numpy as np
arr = np.array([61, 62, 63, 64, 65])
filter_arr = arr > 62
newarr = arr[filter_arr]
print(filter_arr)
print(newarr)

運行實例

實例

創(chuàng)建一個過濾器數(shù)組，該數(shù)組僅返回原始數(shù)組中的偶數(shù)元素：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
filter_arr = arr % 2 == 0
newarr = arr[filter_arr]
print(filter_arr)
print(newarr)

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到此這篇關(guān)于Python NumPy實現(xiàn)數(shù)組排序與過濾示例分析講解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python NumPy數(shù)組排序與過濾內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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