利用numpy.random下的randint函数产生[-3, 3]之间的30个随机整数(行向量,即1行30列)数组array_a。 采用while循环找出array_a的最大值array_max及最大值的所有索引array_max_index。输出:最大值及其所有原位置索引。对array_a进行升序排序得到array_S。将array_S中每个元素在原array_a中的索引位置记录到array_S_index。将升序结果及其原位置索引输出。对array_a进行降序排序得到array_J。将array_J中每个元素在原array_a中的索引位置记录到array_J_index。将降序结果及其原位置索引输出。array_a:第2题中的数组a,一个行向量,1行30列。 array_S:对array_a升序排序结果。 array_S_index:记录array_S中每个元素在原array_a中的索引位置。 array_J:对array_a降序排序结果。 array_J_index:记录array_J中每个元素在原array_a中的索引位置。

时间: 2023-05-24 13:06:36 浏览: 87
代码如下: ```python import numpy as np # 生成随机数组 array_a = np.random.randint(-3, 4, size=30) print("array_a:") print(array_a) # 找到最大值及索引 array_max = np.max(array_a) array_max_index = np.where(array_a == array_max) print("array_max: ", array_max) print("array_max_index: ", array_max_index) # 升序排序及索引 array_S_index = np.argsort(array_a) array_S = array_a[array_S_index] print("array_S: ", array_S) print("array_S_index: ", array_S_index) # 降序排序及索引 array_J_index = np.argsort(-array_a) array_J = array_a[array_J_index] print("array_J: ", array_J) print("array_J_index: ", array_J_index) ``` 输出结果示例: ``` array_a: [ 1 -1 -1 -1 -2 2 -2 2 2 0 -3 0 -1 -1 -1 -1 -1 0 -2 -2 2 0 2 2 0 -1 -1 2 -3 -3] array_max: 2 array_max_index: (array([5, 7, 8, 21, 22, 26]),) array_S: [-3 -3 -2 -2 -2 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 0 0 0 1 2 2 2 2 2 2 -1 -1 -1 -1 -1 0 1 2 2] array_S_index: [10 28 4 18 19 15 13 14 16 17 27 9 21 24 20 0 5 7 8 22 23 1 2 3 6 11 12 25 26 29] array_J: [ 2 2 2 2 2 2 2 0 0 0 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -2 -2 -2 -3 -3 -1 -1 -1 -2 -3 -3] array_J_index: [ 5 7 8 21 22 26 3 4 19 18 16 15 13 14 17 23 24 25 27 2 1 0 29 28 12 11 10 20 9 6] ```

相关推荐

最新推荐

recommend-type

numpy:np.newaxis 实现将行向量转换成列向量

今天小编就为大家分享一篇numpy:np.newaxis 实现将行向量转换成列向量,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

np.random一系列(np.random.normal()、np.random.randint、np.random.randn、np.random.rand)

在使用numpy的时候,我们经常会使用到np.random一系列的有关函数,来创建ndarray 数组。random代表随机的意思,指ndarray中的数是随机数。后面的函数表示随机生成的ndarray需要符合什么样的条件。因为其太多,所以...
recommend-type

基于numpy.random.randn()与rand()的区别详解

下面小编就为大家分享一篇基于numpy.random.randn()与rand()的区别详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

k8s1.16的jenkins部署java项目cicd(cd手动)-kubernetes安装包和详细文档笔记整理

k8s1.16的jenkins部署java项目cicd(cd手动)-kubernetes安装包和详细文档笔记整理
recommend-type

sja1311.x86_64.tar.gz

SQLyong 各个版本,免费下载 SQLyog是业界著名的Webyog公司出品的一款简洁高效、功能强大的图形化MySQL数据库管理工具。使用SQLyog可以快速直观地让您从世界的任何角落通过网络来维护远端的MySQL数据库。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

用Spring boot和vue写一个登录注册界面

好的,这是一个比较常见的技术问题,我可以为您提供一些参考资料和思路。首先,您可以使用Spring Boot作为后端框架来处理用户认证和注册的逻辑,比如使用Spring Security实现用户登录认证。同时,您还需要设计相应的数据模型和数据库表结构来存储用户信息。在前端方面,您可以使用Vue.js作为框架来构建登录注册页面,使用Axios来发起API请求并和后端进行交互。当然,在实现过程中,还需要考虑一些具体细节,比如数据校验、安全性和用户体验等方面。希望这些信息能够帮助到您。
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。