请使用以下列表创建一个形状为(3,3)的二维数组，再使用sort方法对以下二维数组按1号轴进行排序。 列表：asd=[[100,200,90],[563,789,600],[1000,555,888]]

首先，我们需要使用列表推导式将给定的`asd`列表转换成一个形状为`(3,3)`的二维数组。然而，原始列表的元素并不都是长度为3的，所以实际上我们只能得到一个形状为`(3, len(s[i]))`的二维数组，这里`s`是`asd`的别名。对于`asd`列表，这将是`(3, 3)`的数组。接下来，我们可以使用`numpy`库的`array`函数或者直接使用列表推导结合`zip`来完成这个任务。然后，我们使用`numpy`的`argsort`方法找到数组行索引的排序顺序，最后通过索引操作返回按1号轴（即行）排序的新数组。

以下是步骤示例：

import numpy as np

# 将列表转换为二维数组
s = asd
arr_3x3 = [sublist[:3] for sublist in s if len(sublist) >= 3]

# 对数组按1号轴进行排序
sorted_arr = np.array(arr_3x3)[np.argsort(np.arange(len(arr_3x3)))]  # 使用numpy argsort

# 或者不使用numpy
sorted_arr_manual = []
for i in range(len(arr_3x3)):
    sorted_arr_manual.append(sorted(arr_3x3[i], key=lambda x: x[0]))

# 现在sorted_arr是一个按1号轴排序后的(3,3)形状的数组

相关问题

返回依然为结构相同的二维数组

如果要保持原来的维度结构，可以在函数内部先将二维数组展开成一维数组进行处理，然后再将处理后的一维数组重新变成二维数组。修改后的代码如下：

import numpy as np

def stretch_array(arr):
    sorted_arr = np.sort(arr.flatten())
    n = arr.size
    m = int(0.05 * n)
    min_val = sorted_arr[m]
    max_val = sorted_arr[-m-1]
    stretched_arr = (arr - min_val) * (255 / (max_val - min_val))
    stretched_arr[stretched_arr < 0] = 0
    stretched_arr[stretched_arr > 255] = 255
    stretched_arr[:m] = 0
    stretched_arr[-m:] = 255
    return stretched_arr.astype(np.uint8).reshape(arr.shape)

def process_array(arr):
    n = arr.size
    m = int(0.05 * n)
    sorted_arr = np.sort(arr.flatten())
    min_val = sorted_arr[m]
    max_val = sorted_arr[-m-1]
    arr[arr < min_val] = min_val
    arr[arr > max_val] = max_val
    stretched_arr = (arr - min_val) * (255 / (max_val - min_val))
    stretched_arr[:m] = 0
    stretched_arr[-m:] = 255
    return stretch_array(stretched_arr)

这里在`stretch_array`函数中，最后使用`reshape`方法将处理后的一维数组重新变成原来的二维数组形状。

8.补全找出数组np.array([1,2,1,1,3,4, 3,1,1,2,1,1,2])中第五个1出现的位置的代码。 array=np.array([1, 2, 1, 1, 3, 4, 3, 1, 1, 2, 1, 1, 2]) loc=___ 9.补全找到二维数组np.arange(9).reshape(3,3)每一行中的最大值的代码。 array=np.arange(9).reshape(3,3) max_num=___ 10.补全找出数组np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])中的第二大值的代码。 array=np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8]) num=___ 11.下列代码运行的结果是（ ）。 a = numpy.array([1,2,3]) b = numpy.array([4,5,6]) a+b A.[1,2,3,4,5,6] B.[5,7,9] C.21 D.12 12.a = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]])下列选项中可以选取数字5的索引的是（ ）。 A.a[1][1] B.a[2][2] C.a[1,1] D.a[2,2] 13.Numpy的主要数据类型是_________，用于计算的主要数据类型是_________。 14.Numpy中reshape( )函数主要作用是？

8. 代码如下：

import numpy as np

array = np.array([1, 2, 1, 1, 3, 4, 3, 1, 1, 2, 1, 1, 2])
loc = np.where(array == 1)[0][4]
print(loc)

输出结果为：

8

9. 代码如下：

import numpy as np

array = np.arange(9).reshape(3,3)
max_num = np.max(array, axis=1)
print(max_num)

输出结果为：

[2 5 8]

10. 代码如下：

import numpy as np

array = np.array([7, 2, 10, 2, 7, 4, 9, 4, 9, 8])
array = np.unique(array)
array = np.sort(array)
num = array[-2]
print(num)

输出结果为：

9

11. 选项B.[5,7,9]，即数组a和数组b对应位置上的元素相加。

12. 选项C.a[1,1]，即二维数组中第二行第二列的元素。

13. Numpy的主要数据类型是ndarray，用于计算的主要数据类型是float和int。

14. reshape()函数的主要作用是改变数组的形状，即改变数组的维度。可以将一维数组转换为多维数组，也可以改变多维数组的形状和维度。