np.argsort(x)和np.sort(x)
时间: 2023-11-19 18:47:30 浏览: 45
np.argsort(x)返回的是数组x中元素排序后的引值,而不是排序后的元素身。返回的索引值可以用于按照排序顺序访问原始的元素。
np.sort)返回的是数组x中元素按照升序排序后的数组副本,原始数组x不会被修改。
举个例子来说明:
假设有数组x = [3, 1, 2]。
np.argsort(x)返回的是索引值数组[1, 2, 0],这意味着排序后的数组应该是x[1] = 1, x[2] = 2, x[0] = 3。
np.sort(x)返回的是数组[1, 2, 3],原数组x保持不变。
希望能解答你的问题!还有其他问题可以继续问我。
相关问题
np.sort和.argsort的区别
np.sort和np.argsort都是用于排序的函数,但是它们的返回值不同。np.sort返回的是排序后的数组,而np.argsort返回的是排序后的数组的索引值。
下面是一个例子来说明它们的区别:
```python
import numpy as np
arr = np.array([3, 1, 4, 2, 5])
sorted_arr = np.sort(arr)
print(sorted_arr) # 输出:[1 2 3 4 5]
indices = np.argsort(arr)
print(indices) # 输出:[1 3 0 2 4]
```
在上面的例子中,我们首先创建了一个包含5个元素的数组arr,然后使用np.sort对其进行排序,得到了一个新的数组sorted_arr。接着,我们使用np.argsort获取了排序后的数组的索引值,即indices。可以看到,indices的值是[1, 3, 0, 2, 4],这意味着原数组arr中的第二个元素是最小的,第四个元素是次小的,以此类推。
np.argsort()
The `np.argsort()` function in NumPy returns the indices that would sort an array in ascending order.
Example:
```python
import numpy as np
arr = np.array([3, 1, 4, 2, 5])
idx = np.argsort(arr)
print(idx)
# Output: [1 3 0 2 4]
```
In the above example, the `np.argsort()` function returns the indices [1, 3, 0, 2, 4], which correspond to the sorted array [1, 2, 3, 4, 5]. This means that the value at index 1 in the original array is the smallest, followed by the value at index 3, and so on.