numpy对某一列倒叙排序，同时对某一列正序排序

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：

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：

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：

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。

使用numpy对csv中某一列进行排序和去重

您可以使用NumPy库对csv中某一列进行排序和去重。下面是一个示例代码，假设您要对名为“column_name”的列进行排序和去重：

import numpy as np

# 读取csv文件
data = np.genfromtxt('file.csv', delimiter=',', names=True)

# 对某一列进行排序
sorted_column = np.sort(data['column_name'])

# 对某一列进行去重
unique_column = np.unique(data['column_name'])

该代码将从名为“file.csv”的csv文件中读取数据，并将名为“column_name”的列存储在变量“sorted_column”和“unique_column”中。其中，“sorted_column”是按升序排序的列，“unique_column”是不含重复项的列。

如果您想要同时对某一列进行排序和去重，可以使用以下代码：

import numpy as np

# 读取csv文件
data = np.genfromtxt('file.csv', delimiter=',', names=True)

# 对某一列进行排序和去重
sorted_unique_column = np.unique(np.sort(data['column_name']))

该代码将从名为“file.csv”的csv文件中读取数据，并将名为“column_name”的列按升序排序并去重，最终存储在变量“sorted_unique_column”中。