sort方法和·np.sort()

时间: 2023-11-20 10:20:01 浏览: 124
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Python 列表 sort() 方法

有什么区别？ sort方法是Python中列表对象的内置方法，可用于对列表进行升序或降序排序，可以改变原列表，也可以返回一个新的已排序的列表。 np.sort()是numpy库中的排序函数，可以用于对numpy数组进行排序，也可以指定排序的维度，但它不会改变原数组，而是返回一个已排序的新数组。此外，它还支持稳定排序、间接排序和多字段排序等高级功能。
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Python中的sort()方法使用基础教程

主要介绍了Python中的sort()方法使用基础教程,非常不错，具有参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置参数 k = 4 # 花瓣数 a = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) # 参数a的取值范围 # 计算x和y的值 theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) r = 1 + np.sin(k * a) x = r * np.cos(theta) y = r * np.sin(theta) # 对x和y进行排序 sort_indices = np.argsort(x) x = x[sort_indices] y = y[sort_indices] # 计算流线图的速度向量场 dx = -np.sin(theta) + k * np.cos(k * a) * np.cos(theta) dy = np.cos(theta) - k * np.cos(k * a) * np.sin(theta) # 对dx和dy进行排序 dx = dx[sort_indices] dy = dy[sort_indices] # 绘制图像 fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6)) ax.streamplot(x, y, dx, dy, color='purple', linewidth=1.5, density=1.5) # 设置坐标轴范围 ax.set_xlim([-2, 2]) ax.set_ylim([-2, 2]) # 隐藏坐标轴 ax.axis('off') plt.show()优化import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置参数 k = 4 # 花瓣数 a = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) # 参数a的取值范围 # 计算x和y的值 theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) r = 1 + np.sin(k * a) x = r * np.cos(theta) y = r * np.sin(theta) # 对x和y进行排序 sort_indices = np.argsort(x) x = x[sort_indices] y = y[sort_indices] # 计算流线图的速度向量场 dx = -np.sin(theta) + k * np.cos(k * a) * np.cos(theta) dy = np.cos(theta) - k * np.cos(k * a) * np.sin(theta) # 对dx和dy进行排序 dx = dx[sort_indices] dy = dy[sort_indices] # 绘制图像 fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6)) ax.streamplot(x, y, dx, dy, color='purple', linewidth=1.5, density=1.5) # 设置坐标轴范围 ax.set_xlim([-2, 2]) ax.set_ylim([-2, 2]) # 隐藏坐标轴 ax.axis('off') plt.show()优化 ValueError: 'y' or 'x' must be strictly increasing的异常

在这个示例中，我们使用np.argsort()函数对x数组进行排序，并根据排序的索引对x和y数组进行重新赋值。然后，我们根据相同的排序索引对dx和dy数组进行排序。这样确保了在绘制流线图时，x和y数组是...

np.argsort(x)和np.sort(x)

np.sort)返回的是数组x中元素按照升序排序后的数组副本，原始数组x不会被修改。 举个例子来说明： 假设有数组x = [3, 1, 2]。 np.argsort(x)返回的是索引值数组[1, 2, 0]，这意味着排序后的数组应该是x[1] = 1, x...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置参数 k = 4 # 花瓣数 a = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) # 参数a的取值范围 # 计算x和y的值 theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) r = 1 + np.sin(k * a) x = r * np.cos(theta) y = r * np.sin(theta) # 对x和y进行排序 sort_indices = np.argsort(y) x = x[sort_indices] y = y[sort_indices] # 计算流线图的速度向量场 dx = -np.sin(theta) + k * np.cos(k * a) * np.cos(theta) dy = np.cos(theta) - k * np.cos(k * a) * np.sin(theta) # 对dx和dy进行排序 dx = dx[sort_indices] dy = dy[sort_indices] # 绘制图像 fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6)) ax.streamplot(x, y, dx, dy, color='purple', linewidth=1.5, density=1.5) # 设置坐标轴范围 ax.set_xlim([-2, 2]) ax.set_ylim([-2, 2]) # 隐藏坐标轴 ax.axis('off') plt.show()优化ValueError: 'x' and 'y' must be strictly increasing

在这个示例中，我们使用 np.argsort() 函数对 x 数组进行排序，并根据排序的索引对 x 和 y 数组进行重新赋值。然后，我们根据相同的排序索引对 dx 和 dy 数组进行排序。这样确保了在绘制流线图时，x ...

dets_to_sort = np.empty((0,6)) for x1,y1,x2,y2,conf,detclass in det[:, :6].cpu().detach().numpy(): dets_to_sort = np.vstack((dets_to_sort, np.array([x1, y1, x2, y2,

具体来说，np.empty((0,6)) 创建了一个空的 (0,6) 的 Numpy 数组 dets_to_sort，它表示数组中有0行、6列。 然后，for 循环遍历 det 数组中的每个元素，将包含 x1、y1、x2、y2、conf、detclass 的 Numpy 数组...

threshold_r = np.sort(np.abs(coeffs_r[1].ravel()))[::-1][int(compress_ratio * len(coeffs_r[1].ravel()))] 17 threshold_g = np.sort(np.abs(coeffs_g[1].ravel()))[::-1][int(compress_ratio * len(coeffs_g[1].ravel()))] 18 threshold_b = np.sort(np.abs(coeffs_b[1].ravel()))[::-1][int(compress_ratio * len(coeffs_b[1].ravel()))] AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'ravel'

threshold_r = np.sort(np.abs(coeffs_r_arr.ravel()))[::-1][int(compress_ratio * len(coeffs_r_arr.ravel()))] threshold_g = np.sort(np.abs(coeffs_g_arr.ravel()))[::-1][int(compress_ratio * len(coeffs_g_...

X = np.sort(5 * np.random.rand(100, 1), axis=0)

3. np.sort(5 * np.random.rand(100, 1), axis=0) 按第0轴（即按列）排序这个数组，得到一个大小为100x1的列向量X。 因此，这段代码可以用来生成一些随机数据，用于某些数值计算或者可视化等方面的测试。

distance_sort = np.array(distance_sort); cutoff = int(np.round(distance_sort[len(distance_sort) * t]));

可以确认，你的问题是关于将一个 numpy 数组进行排序和截断的操作。根据你提供的代码，distance_sort 是一个 numpy 数组，而 t 是一个小于 1 的浮点数。代码中的操作会把 distance_sort 进行排序，并根据 t 值计算出...

dct_sort_idx = np.argsort(np.abs(dct_flat))什么意思

这行代码是对一维的离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）系数进行按绝对值大小排序，并返回排序后的索引值...- 因此，np.argsort(np.abs(dct_flat)) 将返回 DCT 系数向量按绝对值大小排序后的索引值。

np.sort和.argsort的区别

np.sort和np.argsort都是用于排序的函数，但是它们的返回值不同。np.sort返回的是排序后的数组，而np.argsort返回的是排序后的数组的索引值。 下面是一个例子来说明它们的区别： python import numpy as np ...

import numpy as np def pca(X, threshold): # 去均值 X_mean = np.mean(X, axis=0) X = X - X_mean # 计算协方差矩阵 cov = np.dot(X.T, X) / (X.shape[0] - 1) # 计算特征值和特征向量 eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(cov) # 对特征值进行排序 eig_vals_sort = np.argsort(eig_vals)[::-1] # 计算累计贡献率 eig_vals_sum = np.sum(eig_vals) cumsum = np.cumsum(eig_vals[eig_vals_sort]) / eig_vals_sum # 寻找最佳的n_components best_n_components = np.argmax(cumsum >= threshold) + 1 # 提取前best_n_components个特征向量 eig_vecs_sort = eig_vecs[:, eig_vals_sort[:best_n_components]] # 将数据投影到新的特征空间上 X_pca = np.dot(X, eig_vecs_sort) return X_pca # 生成数据集 data = np.random.rand(643, 1024) # 进行PCA降维 X_pca = pca(data, threshold=0.9) # 输出结果print("最佳的n_components为：", X_pca.shape[1])中threshold=0.9是怎么算出来的

在这段代码中，threshold=0.9 是作为一个参数传入函数pca()中的，它代表着累计贡献率的阈值，用于确定保留多少个...因此，当阈值设为0.9时，函数会保留主成分的数量，使得它们对原始数据的解释方差和至少达到90%。

def k_matrix(self,matrix, k=8): num = matrix.shape[0] knn_graph = np.zeros(matrix.shape) idx_sort = np.argsort(-(matrix - np.eye(num)), axis=1) for i in range(num): knn_graph[i, idx_sort[i, :k + 1]] = matrix[i, idx_sort[i, :k + 1]] knn_graph[idx_sort[i, :k + 1], i] = matrix[idx_sort[i, :k + 1], i] return knn_graph + np.eye(num)，把这个方法转换为pytorch语言

可以将该方法转换为PyTorch语言，如下所示： python import torch def k_matrix(matrix, k=8): num = matrix.shape[0] knn_graph = torch.zeros(matrix.shape) idx_sort = torch.argsort(-(matrix - torch....

python np.sort

在Python中，np.sort是numpy库中最常用的排序函数之一。它可以对数组进行排序，并且可以指定排序的坐标轴。下面是一个示例来说明如何使用np.sort函数...这就是使用np.sort函数对数组进行排序的方法。希望对你有所帮助！

np.sort函数

np.sort是numpy库中的一个函数，用于对数组进行排序。它可以按行或列对数组进行排序，并可以指定升序或降序排序。具体用法如下： python ...如果想在原数组上进行排序，可以使用数组自带的sort方法。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pywt from skimage import io, color # 读取灰度图像并转换为RGB图像 img_gray = io.imread('lena.png', as_gray=True) img = color.gray2rgb(img_gray) # 对图像的三个通道进行DWT变换 coeffs_r = pywt.dwt2(img[:, :, 0], 'haar') coeffs_g = pywt.dwt2(img[:, :, 1], 'haar') coeffs_b = pywt.dwt2(img[:, :, 2], 'haar') # 设置压缩比率 compress_ratio = 0.5 # 计算阈值 threshold_r = np.sort(np.abs(coeffs_r[1].ravel()))[::-1][int(compress_ratio * len(coeffs_r[1].ravel()))] threshold_g = np.sort(np.abs(coeffs_g[1].ravel()))[::-1][int(compress_ratio * len(coeffs_g[1].ravel()))] threshold_b = np.sort(np.abs(coeffs_b[1].ravel()))[::-1][int(compress_ratio * len(coeffs_b[1].ravel()))] # 对小于阈值的系数进行置零 coeffs_r = list(coeffs_r) coeffs_r[0] = np.round(coeffs_r[0]) coeffs_r[1] = np.where(np.abs(coeffs_r[1]) < threshold_r, 0, coeffs_r[1]) coeffs_r[2] = np.where(np.abs(coeffs_r[2]) < threshold_r, 0, coeffs_r[2]) coeffs_g = list(coeffs_g) coeffs_g[0] = np.round(coeffs_g[0]) coeffs_g[1] = np.where(np.abs(coeffs_g[1]) < threshold_g, 0, coeffs_g[1]) coeffs_g[2] = np.where(np.abs(coeffs_g[2]) < threshold_g, 0, coeffs_g[2]) coeffs_b = list(coeffs_b) coeffs_b[0] = np.round(coeffs_b[0]) coeffs_b[1] = np.where(np.abs(coeffs_b[1]) < threshold_b, 0, coeffs_b[1]) coeffs_b[2] = np.where(np.abs(coeffs_b[2]) < threshold_b, 0, coeffs_b[2]) # 合并三个通道的系数 coeffs = [np.stack([coeffs_r[i], coeffs_g[i], coeffs_b[i]], axis=-1) for i in range(len(coeffs_r))] # 对图像进行IDWT反变换 img_dwt = pywt.idwt2(coeffs, 'haar') # 显示原始图像和压缩后的图像 fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 4)) ax = axes.ravel() ax[0].imshow(img) ax[0].set_title("Original image") ax[1].imshow(img_dwt) ax[1].set_title("Compressed image (DWT)") ax[1].set_xlabel("Compression ratio: {:.2f}".format(compress_ratio)) plt.tight_layout() plt.show()

这段代码缺少了两行，分别是导入numpy和matplotlib.pyplot两个模块的语句。请在代码的开头添加以下两行语句： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 这样就可以解决代码中的报错。

写一个c函数复现以下代码 # 求每一列的均值 col_mean = np.mean(temp_arr, axis=0) # 每个元素减去所在列的均值 temp_arr = (temp_arr - col_mean).astype(int) n_largest = max_min_num n_smallest = max_min_num max_values = np.apply_along_axis(lambda x: np.sort(x)[-n_largest:], axis=0, arr=temp_arr) min_values = np.apply_along_axis(lambda x: np.sort(x)[:n_smallest], axis=0, arr=temp_arr) max_mean = np.mean(max_values, axis=0).astype(int) min_mean = np.abs(np.mean(min_values, axis=0)).astype(int) mean = (max_mean + min_mean) // 2

以下是复现上述代码功能的C函数： c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> ...函数会依次输出 col_mean，max_values，min_values，max_mean，min_mean 和 mean，分别对应上述代码中的变量。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置参数 k = 4 # 花瓣数 a = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) # 参数a的取值范围 # 计算x和y的值 theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) r = 1 + np.sin(k * a) x = r * np.cos(theta) y = r * np.sin(theta) # 计算流线图的速度向量场 dx = -np.sin(theta) + k * np.cos(k * a) * np.cos(theta) dy = np.cos(theta) - k * np.cos(k * a) * np.sin(theta) # 绘制图像 fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6)) ax.streamplot(x, y, dx, dy, color='purple', linewidth=1.5, density=1.5) # 设置坐标轴范围 ax.set_xlim([-2, 2]) ax.set_ylim([-2, 2]) # 隐藏坐标轴 ax.axis('off') plt.show() 优化ValueError: 'x' must be strictly increasing异常

在这个示例中，我们使用np.argsort()函数对x数组进行排序，并根据排序的索引对x和y数组进行重新赋值。然后，我们根据相同的排序索引对dx和dy数组进行排序。这样确保了在绘制流线图时，x和y数组是...

def sample_probs(probs, temperature=1.0, top_p=0.85): sorted_probs = np.sort(probs)[::-1] cumulative_probs = np.cumsum(sorted_probs) cutoff = sorted_probs[np.argmax(cumulative_probs > top_p)] probs[probs < cutoff] = 0 probs = probs**(1/temperature) return np.random.choice(a=len(probs), p=probs/np.sum(probs))

1. sorted_probs = np.sort(probs)[::-1]: 这行代码将给定的概率数组 probs 进行排序，并且倒序排列。 2. cumulative_probs = np.cumsum(sorted_probs): 这行代码计算了累积概率数组，即将排序后的概率数组...

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