arr1[:,0]>arr1[:,1]计算True的和
时间: 2023-05-27 19:07:10 浏览: 67
假设arr1是一个二维数组,可以使用NumPy库中的sum函数和布尔索引来计算True的和,代码如下:
```
import numpy as np
# 创建一个二维数组
arr1 = np.array([[1, 2], [3, 1], [4, 5], [2, 2]])
# 计算arr1中第一列大于第二列的元素个数
count = np.sum(arr1[:,0] > arr1[:,1])
print(count)
```
输出结果为2,即arr1中有2个元素的第一列大于第二列。
相关问题
优化这段代码def bubble_sort(arr): n = len(arr) # 遍历所有数组元素 for i in range(n): # Last i elements are already in place for j in range(0, n-i-1): # 从小到大排序 if arr[j] > arr[j+1] : arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j] return arr
冒泡排序的时间复杂度为 $O(n^2)$,在处理大量数据时效率较低,因此可以尝试对其进行优化。一种比较常见的优化方式是加入一个标志位,用来标记当前一轮比较是否进行了交换操作,如果没有进行任何交换,则说明数组已经有序,可以直接退出循环。优化后的代码如下:
```python
def bubble_sort(arr):
n = len(arr)
# 遍历所有数组元素
for i in range(n):
# Last i elements are already in place
flag = False
for j in range(0, n-i-1):
# 从小到大排序
if arr[j] > arr[j+1]:
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
flag = True
if not flag:
break
return arr
```
这样可以在最好情况下将时间复杂度降为 $O(n)$,在一般情况下也可以显著提高算法的效率。
def find(arr, x, start, end): if start > end: return False mid = (start + end) // 2 if arr[mid] == x: return True if arr[mid] > x: return find(arr, x, start, mid - 1) else: return find(arr, x, mid + 1, end)
A:这段代码实现了一个二分查找算法。该算法在一个已经排好序的数组arr中,搜索给定的元素x。它首先计算出在数组中间的元素mid,然后和x比较,如果它等于x,返回True。否则,如果mid大于x,那么搜索arr的前半部分;如果mid小于x,那么搜索arr的后半部分。如果没有找到x,递归搜索会一直进行下去,直到start>end,返回False。