数据分析

对于高维数组，索引位置上的元素不再是标量而是低一维的数组 例子： X = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) print ('X[:, 3] : ' ,X[:, 3]) print('\n' * 1) #仅仅是为了打印的时候空出一行，好看。 print('X[:, 3].shape : ', X[:, 3].sh...

argsort函数返回的是数组值从小到大的索引值 x = np.array([6, 4, 5]) np.argsort(x) #按升序排列array([1, 2, 0]) np.argsort(-x) #按降序排列array([0, 2, 1]) 6,4,5从小到大排序就是4,5,6。 4的index是1 5的index是2 6的index是0 所以返回[1,2,0] a= ...