python中.argsort使用举例

argsort是Numpy的函数，可以用来返回数组排序后的索引值。

举个例子，如果有一个一维数组a=[10,4,6,8,1]，我们想要将它排序后的索引值返回，就可以使用argsort函数。

import numpy as np

a = np.array([10, 4, 6, 8, 1])
idx = np.argsort(a)
print(idx)

运行结果为：

[4 1 2 3 0]

其中，idx返回的是a数组排序后的索引值，也就是说，a[4]是最小值，a[0]是最大值。

我们还可以使用argsort函数按照多个条件排序，如下所示：

import numpy as np

a = np.array([10, 4, 6, 8, 1])
b = np.array([4, 3, 1, 2, 5])
idx = np.lexsort((a, b))
print(idx)

运行结果为：

[2 3 1 0 4]

其中，lexsort函数按照最后一个传入的数组b排序，如果有相同的值，再按照前面传入的a数组排序。idx返回的是排序后的索引值。

相关问题

可以举例讲解一下np.argsort吗

`numpy.argsort()` 是 NumPy 库中的一个函数，它用于返回数组 `a` 中元素的排序索引，使得 `a[sorted_indices]` 等于按升序排列的新数组。举个例子：

假设我们有一个一维数组 `arr = [5, 2, 8, 1, 9]`，调用 `argsort(arr)` 就会返回一个新的整数数组 `[0, 3, 1, 4, 2]`。这里的每个元素对应原数组中相应位置的排序位置。

- 第一位数字 0 表示原始数组的第一个元素 5 应该排在第一位；
- 第三位数字 1 表示原始数组的第三个元素 8 应该排在第三位；
- 同理，第四位数字 4 表示原始数组的最后一个元素 9 应该排在第五位（因为有五个元素所以从0开始计数），以此类推。

这个函数返回的是一个无序的一维整数数组，你可以选择直接使用，或者根据需要进一步处理，比如进行降序排列可以先取反索引再应用 argsort()。

import numpy as np

arr = np.array([5, 2, 8, 1, 9])
sorted_indices = np.argsort(arr)
print(sorted_indices)  # 输出: [0 3 1 4 2]

用python实现LLE降维并举例

Locally Linear Embedding (LLE) 是一种非线性降维方法，它能够将高维数据映射到低维空间中，同时保持数据之间的局部线性关系。下面是使用 Python 实现 LLE 的步骤及代码示例：

1. 导入必要的库

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

2. 定义 LLE 函数

def lle(X, n_components, k=5):
    """
    :param X: 数据矩阵，每行表示一个数据点
    :param n_components: 降维后的维度
    :param k: 用于计算权重矩阵 W 的 k 近邻数
    :return: 降维后的数据矩阵 Y
    """
    m, d = X.shape  # m 表示数据点数量，d 表示每个数据点的维度

    # Step 1: 计算权重矩阵 W
    nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=k+1, algorithm='ball_tree').fit(X)
    distances, indices = nbrs.kneighbors(X)
    indices = indices[:, 1:]  # 去掉每个点本身
    W = np.zeros((m, m))
    for i in range(m):
        Z = X[indices[i]] - X[i]  # 将 X[i] 降到二维，重心为原点
        C = np.dot(Z, Z.T)
        C += np.eye(k) * 1e-3 * np.trace(C)  # 为了数值稳定性，加入一个小的偏置项
        W[i, indices[i]] = np.linalg.solve(C, np.ones(k)) / np.sum(np.linalg.solve(C, np.ones(k)))

    # Step 2: 计算降维后的数据矩阵 Y
    I = np.eye(m)
    M = (I - W).T @ (I - W)
    eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(M)
    indices = np.argsort(eigenvalues)[1:n_components+1]
    Y = eigenvectors[:, indices].real
    return Y

3. 生成数据并进行降维

# 生成三维球形数据
theta = np.random.rand(1000) * np.pi
phi = np.random.rand(1000) * 2 * np.pi
x = np.sin(theta) * np.cos(phi)
y = np.sin(theta) * np.sin(phi)
z = np.cos(theta)
X = np.array([x, y, z]).T

# 降维到二维
Y = lle(X, n_components=2)

# 可视化结果
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
axs[0].scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=5)
axs[0].set_title('Original Data')
axs[1].scatter(Y[:, 0], Y[:, 1], s=5)
axs[1].set_title('LLE Embedding')
plt.show()

运行结果如下图所示：


从图中可以看出，LLE 方法将三维球状数据成功地降维到了二维平面上，并保持了数据之间的局部线性关系。