a=np.array([3,2,6,4,5]) b=np.array([50,30,40,20,10]) c=np.array([400,300,600,100,200]) d=np.lexsort((a,b,c)) print(list(zip(a[d],b[d],c[d])))什么意思

这段代码先定义了三个一维数组 a、b、c，然后调用了 `np.lexsort()` 函数对这三个数组进行多关键字排序，排序的优先级依次是 c、b、a。排序后得到的下标数组 d 就是排序后的结果。最后通过 `zip()` 函数将排序后的 a、b、c 三个数组按照 d 中的下标一一对应地打包成元组，再将所有元组组成一个列表进行输出。

例如，假设 a、b、c 数组中的元素分别为 [3, 2, 6, 4, 5]、[50, 30, 40, 20, 10]、[400, 300, 600, 100, 200]，则对它们进行多关键字排序后，下标数组 d 的值为 [1, 3, 4, 0, 2]，表示排序后的结果为：(2, 30, 300)，(4, 20, 100)，(5, 10, 200)，(3, 50, 400)，(6, 40, 600)。

相关问题

lab0 = np.array([0]) lab1 = np.array([1]) lab2 = np.array([2]) lab3 = np.array([3]) lab4 = np.array([4]) lab5 = np.array([5])

这是一段 Python 代码，它定义了六个变量：`lab0`、`lab1`、`lab2`、`lab3`、`lab4`、`lab5`。这些变量的值都是 NumPy 数组，包含了一个整数元素。它们分别表示不同样本类别的标签。例如，`lab0` 可能表示正常样本的标签，而 `lab1`、`lab2`、`lab3`、`lab4`、`lab5` 则分别表示不同故障类型的标签。这段代码可能用于为数据集中的样本打上标签。

import numpy as np def dense(a_in, W, b, g): units = W.shape[0] a_out = np.zeros(units) for j in range(units): w = W[j] z = np.dot(w, a_in) + b[j] a_out[j] = g(z) return a_out def sequential(x): W1 = np.array([[1,-3,5], [2,4,-6]]) b1 = np.array([-1,1,2]) W2 = np.array([[-1,2], [3,-4], [-5,6]]) b2 = np.array([2,-2]) W3 = np.array([[-2,1], [3,-4]]) b3 = np.array([1,-2]) W4 = np.array([[3,-1]]) b4 = np.array([-2]) a1 = dense(x, W1, b1, np.tanh) a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh) a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh) a4 = dense(a3, W4, b4, np.tanh) f_x = a4 return f_x a_in = np.array([-2, 4]) print(sequential(a_in))

这段代码是一个神经网络的前向传播过程，包括了四个全连接层（dense）和四个激活函数（np.tanh），将输入向量a_in经过多次线性变换和非线性变换后，得到输出向量f_x。其中，每个全连接层的参数（权重W和偏置b）都是事先确定好的，依次为W1, b1, W2, b2, W3, b3, W4, b4。这个神经网络的输入维度为2，输出维度为1。通过执行这段代码，可以得到神经网络对输入a_in的预测输出。