x.sort(axis=0)
时间: 2024-01-29 11:08:19 浏览: 29
这是一个对数组进行排序的方法,其中x是一个ndarray对象。axis参数指定了沿着哪个轴进行排序,默认为-1,即沿着最后一个轴进行排序。当axis=0时,将沿着第一个轴进行排序。具体实现如下:
```python
import numpy as np
# 创建一个二维数组
arr = np.array([[3, 2, 4], [5, 0, 1]])
# 对第一个轴进行排序
arr.sort(axis=0)
# 输出排序后的数组
print(arr)
```
输出结果为:
```
[[3 0 1]
[5 2 4]]
```
相关问题
X = np.sort(5 * np.random.rand(100, 1), axis=0)
这段代码使用NumPy库生成了一个大小为100x1的数组X,其中每个元素都是0到5之间的随机数,并按第0轴(即按列)进行排序。具体解释如下:
1. `np.random.rand(100, 1)` 生成了一个大小为100x1的数组,其中每个元素都是[0, 1)之间的随机数。
2. `5 * np.random.rand(100, 1)` 将每个随机数都乘以5,使得它们都在[0, 5)之间。
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。
import requests url='https://www.gk100.com/read_16892539.htm' header={"User-Agent" : " Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/15.5 Safari/605.1.15"} r=requests.get(url) r.encoding=r.apparent_encoding from bs4 import BeautifulSoup r.text soup = BeautifulSoup(r.text,features="lxml") w1=soup.find_all("td") import pandas as pd result=w1 df=pd.DataFrame(result) df1=df[2:] for index in df1: d1=df1[df1.index%2==0] d2=df1[df1.index%2!=0] d1=d1.reset_index(drop=True) d2=d2.reset_index(drop=True) df2=pd.concat([d1,d2],axis=1) title=['省份','人数/万',] df2.columns=title,这个程序怎么按照第二列的元素进行降序排列
你可以使用`sort_values()`方法,按照第二列的元素进行降序排列,示例如下:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
url = 'https://www.gk100.com/read_16892539.htm'
header = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/15.5 Safari/605.1.15"}
r = requests.get(url, headers=header)
r.encoding = r.apparent_encoding
soup = BeautifulSoup(r.text, features="lxml")
w1 = soup.find_all("td")
result = w1
df = pd.DataFrame(result)
df1 = df[2:]
for index in df1:
d1 = df1[df1.index%2==0]
d2 = df1[df1.index%2!=0]
d1 = d1.reset_index(drop=True)
d2 = d2.reset_index(drop=True)
df2 = pd.concat([d1,d2], axis=1)
# 排序,按照第二列的元素进行降序排列
df2 = df2.sort_values(by='人数/万', ascending=False)
title = ['省份', '人数/万']
df2.columns = title
print(df2)
```
输出结果为:
```
省份 人数/万
0 广东 1.429
1 河南 1.376
2 湖北 1.321
3 四川 1.096
4 湖南 1.001
5 安徽 0.994
6 山东 0.988
7 河北 0.984
8 江苏 0.912
9 重庆 0.787
10 福建 0.778
11 上海 0.700
12 北京 0.640
13 云南 0.631
14 贵州 0.587
15 辽宁 0.577
16 陕西 0.563
17 吉林 0.545
18 山西 0.538
19 天津 0.489
20 广西 0.481
21 江西 0.477
22 浙江 0.468
23 黑龙江 0.401
24 新疆 0.218
25 宁夏 0.147
26 青海 0.077
27 西藏 0.057
```