numpy对某一列倒叙排序,同时对某一列正序排序
时间: 2023-07-20 19:24:44 浏览: 115
可以使用numpy中的argsort函数来实现对某一列的排序操作。
对某一列倒序排序:
```python
import numpy as np
# 创建一个二维数组
a = np.array([[3, 2, 1], [6, 5, 4]])
# 对第1列进行倒序排序
idx = np.argsort(-a[:, 1])
a = a[idx]
print(a)
```
输出结果为:
```
[[6 5 4]
[3 2 1]]
```
对某一列正序排序:
```python
import numpy as np
# 创建一个二维数组
a = np.array([[3, 2, 1], [6, 5, 4]])
# 对第1列进行正序排序
idx = np.argsort(a[:, 1])
a = a[idx]
print(a)
```
输出结果为:
```
[[3 2 1]
[6 5 4]]
```
其中,`np.argsort()`默认返回的是排序后的索引值,可以通过这些索引值来重新排列原始数组的行。通过在排序函数中传递`-`符号,可以实现倒序排序。
相关问题
numpy用按某一列排序
NumPy是一个强大的Python科学计算库,它主要用于处理大型数组和矩阵运算。如果你想要按照NumPy数组的一列来进行排序,你可以使用`numpy.sort()`函数,特别是当你的数据是二维数组(即DataFrame)时,可以先通过列名选择那一列,然后对这列进行排序。
例如,假设你有一个名为df的pandas DataFrame,并想按照某一列(比如'data_column')进行升序排序:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 假设 df 是一个包含 'data_column' 的 DataFrame
sorted_df = df.sort_values('data_column')
# 如果你想基于数值列进行原地排序(保留原始数据并返回一个新的排序后的数组)
# 对一维数组使用 np.sort()
data_column_array = df['data_column'].values
sorted_data = np.sort(data_column_array)
# 如果需要降序排列,则添加参数 ascending=False 或者 .sort_values(..., ascending=False)
# sorted_df = df.sort_values('data_column', ascending=False)
```
numpy对某一列求和
假设你有一个二维的numpy数组`arr`,你可以使用`np.sum()`函数对某一列求和。以下是代码示例:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 对第一列求和
sum_of_first_column = np.sum(arr[:, 0])
print(sum_of_first_column) # 输出 12
```
在上面的代码中,我们使用了`:`符号来选择所有行,并使用索引0来选择第一列。最后,我们将结果存储在`sum_of_first_column`变量中。你可以更改索引值来选择不同的列。
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