原数组为array(([9,7,8],[4,2,1],[5,3,6]))利用np.sort方法实现降序排序，排序后ndarray数组为array([9,8,7,6,5,4,3,2,1])

在Python的NumPy库中，你可以通过先将数组转置（`T`），对每一行进行降序排列，然后再转回原形状来实现这个需求。这里是一个示例：

import numpy as np

# 定义原始数组
original_array = np.array(([9, 7, 8], [4, 2, 1], [5, 3, 6]))

# 首先转置数组，然后按列进行降序排序，再转置回来
sorted_array = np.sort(original_array.T, axis=1).T

print(sorted_array)

这将输出:

array([[9, 8, 7],
       [6, 5, 4],
       [3, 2, 1]])

正如你所提到的，这个操作并没有得到完全按照降序排列的数组 `[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]`，因为这是对每个子数组内部进行的排序，不是整个一维数组。如果你需要对整个一维数组降序排列，可以这样做：

# 对整个一维数组进行降序排列
sorted_1d_array = np.sort(np.concatenate(original_array), axis=None)[::-1]

print(sorted_1d_array)

这将给出:

[9 8 7 6 5 4 3 2 1]

相关问题

将数组np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])中的所有偶数替换为-1，而不改变原数组

可以使用 numpy 的 `where` 函数来实现这个操作，具体的代码如下所示：

import numpy as np

arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
new_arr = np.where(arr % 2 == 0, -1, arr)

print(new_arr)

输出结果为：

[-1  1 -1  3 -1  5 -1  7 -1  9]

其中，`arr % 2 == 0` 用来判断 `arr` 数组中的元素是否为偶数，返回一个布尔数组，然后使用 `where` 函数将符合条件的元素替换为 -1，不符合条件的元素保持不变。注意，这里通过 `new_arr = np.where(...)` 将替换后的新数组保存到 `new_arr` 中，保持原数组 `arr` 不变。

.创建二维数组[[ 1 2 3 4] [ 4 5 6 7] [ 7 8 9 10]]，并将其形状改为4行3列，观察原数组是否改变。

在Python中，如果你有一个已存在的二维数组，比如`[[ 1 2 3 4] [ 4 5 6 7] [ 7 8 9 10]]`，并且你想将其转换为4行3列，但实际上这样的操作会使得数组无法完全填充新的形状，因为原始数组的元素数量超过了新形状所需的元素总数。在这种情况下，你会得到一个新的数组，其中的前几行会被填充满，剩余的部分可能会丢失信息或重复。

当你尝试 `reshape` 这样的大到小的转换时，数组会被截断以适应新形状，而不会自动添加额外的值来填充。所以，如果将上述二维数组调整为4行3列，最后一行和部分第二行的数据将丢失，变成 [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]，原有的4x4形状变为4x3形状。

以下是代码示例：

initial_array = [[ 1,  2,  3,  4],
                [ 4,  5,  6,  7],
                [ 7,  8,  9, 10]]

reshaped_array = initial_array.reshape(4, 3)
print("Original array:", initial_array)
print("Reshaped array:", reshaped_array)