np.argsort(axis_ordering)

在NumPy库中，`np.argsort()`函数是一个非常实用的工具，它用于返回数组中的元素索引，使得排序后的元素与原始数组保持一致对应关系。`axis_ordering`参数允许你指定轴的方向，即按行（默认）还是按列来进行排序。如果省略了这个参数，默认情况下会对整个数组按照行（`axis=0`）进行升序排列。

例如，如果你有一个二维数组`arr`，你可以按照每一行（`axis=0`）的顺序找出元素从小到大的索引，这样可以很容易找到每个元素在原数组中排序后的相对位置：

import numpy as np

arr = np.array([[4, 2, 9], [1, 8, 3]])
sorted_idx = np.argsort(arr, axis=0)
print(sorted_idx)

这将输出两个数组，分别表示每行的排序索引。

如果你传入`axis=-1`（或者不指定），那么会按照列进行排序：

sorted_idx_col = np.argsort(arr, axis=-1)

这里 `-1` 表示最后一个维度（对于二维数组就是列）。

相关问题

class KNearestNeighbor(object): def __init__(self): pass def train(self, X, y): self.X_train = X self.y_train = y def predict(self, X, k=1): num_test = X.shape[0] num_train = self.X_train.shape[0] dists = np.zeros((num_test, num_train)) d1 = -2 * np.dot(X, self.X_train.T) d2 = np.sum(np.square(X), axis=1, keepdims=True) d3 = np.sum(np.square(self.X_train), axis=1) dist = np.sqrt(d1 + d2 + d3) y_pred = np.zeros(num_test) for i in range(num_test): dist_k_min = np.argsort(dist[i])[:k] y_kclose = self.y_train[dist_k_min] y_pred[i] = np.argmax(np.bincount(y_kclose.tolist())) return y_pred注释每一行代码

这是一个K最近邻分类器的Python实现，以下是每一行代码的注释：

class KNearestNeighbor(object):

    def __init__(self):
        pass

    # 训练函数，输入训练数据X和对应的标签y
    def train(self, X, y):
        self.X_train = X
        self.y_train = y

    # 预测函数，输入测试数据X和参数k表示选择的最近邻数，默认为1
    def predict(self, X, k=1):
        num_test = X.shape[0]   # 测试数据集的大小
        num_train = self.X_train.shape[0]   # 训练数据集的大小
        dists = np.zeros((num_test, num_train))  # 创建一个距离矩阵，大小为(num_test, num_train)

        # 计算测试数据集和训练数据集之间的距离
        d1 = -2 * np.dot(X, self.X_train.T)  # 先计算两个矩阵的乘积，再将结果乘以-2
        d2 = np.sum(np.square(X), axis=1, keepdims=True)  # 计算测试数据集中每个数据的平方和
        d3 = np.sum(np.square(self.X_train), axis=1)  # 计算训练数据集中每个数据的平方和
        dist = np.sqrt(d1 + d2 + d3)  # 计算欧几里得距离

        y_pred = np.zeros(num_test)  # 创建一个长度为num_test的数组，用于存储预测结果

        # 针对每个测试数据，选出距离最近的k个训练数据，并进行分类
        for i in range(num_test):
            dist_k_min = np.argsort(dist[i])[:k]  # 选出距离最近的k个训练数据
            y_kclose = self.y_train[dist_k_min]   # 获取这k个训练数据的标签
            y_pred[i] = np.argmax(np.bincount(y_kclose.tolist()))  # 对这k个训练数据的标签进行投票，选出最多的标签作为预测结果

        return y_pred

def _eval_nme(self, loader, class_means): self._network.eval() vectors, y_true = self._extract_vectors(loader) vectors = (vectors.T / (np.linalg.norm(vectors.T, axis=0) + EPSILON)).T dists = cdist(class_means, vectors, "sqeuclidean") scores = dists.T return np.argsort(scores, axis=1)[:, : self.topk], y_true

这段代码是一个用于计算NME（Normalized Mean Error）的函数。它接受一个数据加载器（loader）和一个类别均值（class_means）作为输入，并返回排序后的预测得分（scores）和真实标签（y_true）。

首先，代码将模型设置为评估模式（self._network.eval()）。然后，通过调用_extract_vectors(loader)函数，从加载器中提取特征向量（vectors）和真实标签（y_true）。

接下来，代码对特征向量进行归一化处理。将特征向量的每一列除以其L2范数加上一个很小的常数EPSILON，以避免除以零。归一化后的特征向量存储在vectors中。

然后，代码使用cdist函数计算类别均值（class_means）与归一化特征向量（vectors）之间的平方欧氏距离（sqeuclidean）。这将生成一个距离矩阵（dists），其中每行表示一个类别的距离分布。

最后，代码将距离矩阵转置后作为预测得分（scores）返回，并使用np.argsort函数按行对得分进行排序。排序后的结果中，每行包含前topk个最小得分的索引。同时，真实标签（y_true）也被返回。

注意：这段代码的具体实现可能依赖于其他函数或类的定义，因此需要结合整个代码的上下文来理解其完整功能和使用方式。