np array
时间: 2023-07-21 11:08:31 浏览: 113
NumPy array(numpy array)是 NumPy 库中的主要数据结构之一,它是一个多维数组,可以包含任意类型的元素。它的优点是:速度快、占用内存少、支持向量化运算等。可以使用 NumPy 库中的函数来创建、操作和处理数组。例如,可以使用 np.array() 函数创建一个数组,使用数组的属性和方法进行操作和处理。下面是一个创建和操作数组的例子:
```python
import numpy as np
# 创建一个一维数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a) # [1 2 3 4 5]
# 创建一个二维数组
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(b)
'''
[[1 2]
[3 4]]
'''
# 使用数组的属性和方法进行操作和处理
print(a.shape) # (5,)
print(b.shape) # (2, 2)
print(a.size) # 5
print(b.size) # 4
print(a.dtype) # int64
print(b.dtype) # int64
```
相关问题
np array 排序
np array 是 NumPy 库中的一种数据结构,用于存储和处理多维数组。要对 np array 进行排序,可以使用 NumPy 库中的 sort 函数。
sort 函数可以按照指定的轴对数组进行排序,也可以按照指定的排序算法进行排序。默认情况下,sort 函数会沿着最后一个轴对数组进行排序。
如果要对一维数组进行排序,只需直接调用 sort 函数即可。例如:
import numpy as np
arr = np.array([3, 1, 4, 2])
sorted_arr = np.sort(arr)
print(sorted_arr)
# 输出:[1 2 3 4]
如果要对二维数组进行排序,可以指定要排序的轴。例如,要按照每一行的第一个元素进行排序:
import numpy as np
arr = np.array([[3, 1, 4, 2], [2, 4, 1, 3]])
sorted_arr = np.sort(arr, axis=1)
print(sorted_arr)
# 输出:[[1 2 3 4]
# [1 2 3 4]]
此外,sort 函数还可以指定排序算法。默认情况下,sort 函数使用快速排序算法。如果要使用其他算法,可以使用 kind 参数进行指定。例如,要使用归并排序算法对数组进行排序:
import numpy as np
arr = np.array([3, 1, 4, 2])
sorted_arr = np.sort(arr, kind='mergesort')
print(sorted_arr)
# 输出:[1 2 3 4]
总之,通过使用 sort 函数,我们可以轻松地对 np array 进行排序,无论是一维数组还是多维数组。
np array排序
NumPy提供了多种方法来对数组进行排序。下面是两种常用的排序方法的介绍和示例代码:
1. 使用np.sort()函数进行排序[^1]:
```python
import numpy as np
x = np.array([2, 1, 4, 3, 5])
sorted_x = np.sort(x)
print(sorted_x)
```
输出:
```
[1 2 3 4 5]
```
2. 使用np.argsort()函数获取排序后的索引值:
```python
import numpy as np
x = np.array([2, 1, 4, 3, 5])
sorted_indices = np.argsort(x)
print(sorted_indices)
```
输出:
```
[1 0 3 2 4]
```
这里还有其他一些排序相关的函数:
- np.msort(a):按第一个轴排序,返回排序后的数组副本。相当于np.sort(a, axis=0)。
- np.sort_complex(a):对复数按照先实部后虚部的顺序进行排序。
- np.partition(a, kth[, axis, kind, order]):指定一个数,对数组进行分区。
- np.argpartition(a, kth[, axis, kind, order]):可以通过关键字kind指定算法沿着指定轴对数组进行分区[^2]。