numpy数组排序

【Python入门知识】NumPy 数组排序/过滤,案例+理论讲解 嗨喽~大家好呀,这里是魔王呐 ❤ ~! 阅读详情
from numpy import *
import numpy as np

# numpy数组排序
# 先看一个例子输入姓名和值 输出姓名根据值大小排序
names = array(['spring', 'oko', 'james', 'cisco'])
weights = array([20.8, 3.0, 40.2, 99])
# argsort 反回由小到大的索引array list
index = argsort(weights)
print(names[index])  # 升序
print(names[index[::-1]])  # 降序
# sort 函数不会改变值排序
sort(weights)
print(weights)  # [20.8  3.  40.2 99. ]
# sort方法会改变数组值排序
weights.sort()
print(weights)  # [ 3.  20.8 40.2 99. ]

# 二维数组排序
a = array([
    [.2, .1, .5],
    [.4, .8, .3],
    [.9, .6, .7]
])
display = sort(a)
print(display)
""" 默认沿着最后维度排序
[[0.1 0.2 0.5]
 [0.3 0.4 0.8]
 [0.6 0.7 0.9]]
"""
display = sort(a, axis=0)  # 改变轴 对每一列排序
print(display)

# 提取数组中在指定界限之间的所有值,要求是排序好的数组
data = np.random.rand(100)
data.sort()
bounds = .4, .6
low_index, high_index = searchsorted(data, bounds)  # bounds为元组

result = data[low_index:high_index].copy()
print(result)
MDT部署实战:除了Office,这些“装机必备”软件也能一键静默安装(含静默参数) 本文详细介绍了如何利用Microsoft Deployment Toolkit(MDT)实现企业级软件的静默安装,包括浏览器、开发工具和系统增强工具等“装机必备”软件的部署方案。通过命令行参数和MSI属性,IT运维团队可以高效构建标准化工作环境,提升部署效率并确保版本一致性。文章还提供了安装顺序控制、结果验证和常见问题排错等高级技巧。 阅读详情

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SpringQAQ
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