数据基础处理-numpy

本文详细介绍了 numpy 中的 argsort 函数,该函数用于返回能够将输入数组排序的索引数组。文章解释了如何通过指定参数来调整排序行为,并提供了一个使用示例。

numpy中argsort函数用法

>>> import numpy
>>> help(numpy.argsort)
Help on function argsort in module numpy.core.fromnumeric:


argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None)
    Returns the indices that would sort an array.


    Perform an indirect sort along the given axis using the algorithm specified
    by the `kind` keyword. It returns an array of indices of the same shape as
    `a` that index data along the given axis in sorted order.


    Parameters
    ----------
    a : array_like
        Array to sort.
    axis : int or None, optional
        Axis along which to sort.  The default is -1 (the last axis). If None,
        the flattened array is used.
    kind : {'quicksort', 'mergesort', 'heapsort'}, optional
        Sorting algorithm.
    order : str or list of str, optional
        When `a` is an array with fields defined, this argument specifies
        which fields to compare first, second, etc.  A single field can
        be specified as a string, and not all fields need be specified,
        but unspecified fields will still be used, in the order in which
        they come up in the dtype, to break ties.


    Returns
    -------
    index_array : ndarray, int
        Array of indices that sort `a` along the specified axis.

X_train_reduced = X_train[X_train.columns.values[(np.argsort(importances)[::-1])[:5]]]


>>> import numpy
>>> help(numpy.argsort)
Help on function argsort in module numpy.core.fromnumeric:

argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None)
    Returns the indices that would sort an array.

    Perform an indirect sort along the given axis using the algorithm specified
    by the `kind` keyword. It returns an array of indices of the same shape as
    `a` that index data along the given axis in sorted order.

    Parameters
    ----------
    a : array_like
        Array to sort.
    axis : int or None, optional
        Axis along which to sort.  The default is -1 (the last axis). If None,
        the flattened array is used.
    kind : {'quicksort', 'mergesort', 'heapsort'}, optional
        Sorting algorithm.
    order : str or list of str, optional
        When `a` is an array with fields defined, this argument specifies
        which fields to compare first, second, etc.  A single field can
        be specified as a string, and not all fields need be specified,
        but unspecified fields will still be used, in the order in which
        they come up in the dtype, to break ties.

    Returns
    -------
    index_array : ndarray, int
        Array of indices that sort `a` along the specified axis.


NumpyPython 中用于科学计算的基础库,在数据分析领域有广泛应用。以下是 Numpy数据分析中的初步使用体验及方法: ### 安装与导入 要使用 Numpy,首先需要安装它。如果使用 Anaconda 环境,Numpy 通常已经预装;如果没有,可以使用 `pip` 进行安装: ```bash pip install numpy ``` 安装完成后,在 Python 脚本或 Jupyter Notebook 中导入 Numpy: ```python import numpy as np ``` ### 创建数组 Numpy 的核心是 `ndarray`(N-dimensional array)对象,即多维数组。可以使用以下方式创建数组: ```python # 从列表创建一维数组 arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print("一维数组:", arr1) # 创建二维数组 arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print("二维数组:", arr2) # 创建全零数组 zeros_arr = np.zeros((3, 4)) print("全零数组:", zeros_arr) # 创建全一数组 ones_arr = np.ones((2, 2)) print("全一数组:", ones_arr) ``` ### 数组的基本操作 #### 索引和切片 可以使用索引和切片来访问数组中的元素: ```python # 访问一维数组的元素 print("一维数组的第一个元素:", arr1[0]) # 访问二维数组的元素 print("二维数组第二行第三列的元素:", arr2[1, 2]) # 一维数组切片 print("一维数组的前三个元素:", arr1[:3]) # 二维数组切片 print("二维数组的第一行:", arr2[0, :]) ``` #### 数组运算 Numpy 支持数组之间的元素级运算: ```python # 两个数组相加 arr3 = np.array([6, 7, 8, 9, 10]) result = arr1 + arr3 print("两个一维数组相加的结果:", result) # 数组与标量相乘 scaled_arr = arr1 * 2 print("一维数组乘以 2 的结果:", scaled_arr) ``` ### 统计分析 Numpy 提供了许多用于统计分析的函数: ```python # 计算数组的均值 mean_value = np.mean(arr1) print("一维数组的均值:", mean_value) # 计算数组的标准差 std_value = np.std(arr1) print("一维数组的标准差:", std_value) # 计算数组的最大值和最小值 max_value = np.max(arr1) min_value = np.min(arr1) print("一维数组的最大值:", max_value) print("一维数组的最小值:", min_value) ``` ### 数据处理数据分析中,经常需要对数据进行预处理Numpy 可以帮助完成一些基本的预处理任务,例如数据清洗和转换。 ```python # 处理缺失值(假设用 NaN 表示) arr_with_nan = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5]) # 用均值填充缺失值 mean_without_nan = np.nanmean(arr_with_nan) cleaned_arr = np.where(np.isnan(arr_with_nan), mean_without_nan, arr_with_nan) print("处理缺失值后的数组:", cleaned_arr) ``` 通过以上步骤,可以初步体验 Numpy数据分析中的使用。Numpy 提供了高效的数组操作和丰富的统计函数,为数据分析提供了强大的支持。
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