Python Numpy教程之排序,搜索和计数详解

# 导入库
import numpy as np
 
# 沿第一轴排序
a = np.array([[12, 15], [10, 1]])
arr1 = np.sort(a, axis = 0)        
print ("Along first axis : \n", arr1)        
 
 
# 沿最后一个轴排序
a = np.array([[10, 15], [12, 1]])
arr2 = np.sort(a, axis = -1)        
print ("\nAlong first axis : \n", arr2)
 
 
a = np.array([[12, 15], [10, 1]])
arr1 = np.sort(a, axis = None)        
print ("\nAlong none axis : \n", arr1)

# 演示 numpy.argsort 工作的 Python 代码
import numpy as np
 
# 已创建 Numpy 数组
a = np.array([9, 3, 1, 7, 4, 3, 6])
 
# 未排序的数组打印
print('Original array:\n', a)
 
# 排序数组索引
b = np.argsort(a)
print('Sorted indices of original array->', b)
 
# 要使用排序索引获取排序数组 c 是由与 b 相同的 len 创建的临时数组
c = np.zeros(len(b), dtype = int)
for i in range(0, len(b)):
    c[i]= a[b[i]]
print('Sorted array->', c)

# 演示 numpy.lexsort() 工作的 Python 代码
import numpy as np
 
# numpy数组创建第一列
a = np.array([9, 3, 1, 3, 4, 3, 6])
 
# 第二栏
b = np.array([4, 6, 9, 2, 1, 8, 7]) 
print('column a, column b')
for (i, j) in zip(a, b):
    print(i, ' ', j)
 
# 按 a 然后按 b 排序
ind = np.lexsort((b, a)) 
print('Sorted indices->', ind)

# 说明 argmax() 工作的 Python 程序
 
import numpy as geek 
 
# 处理二维数组
array = geek.arange(12).reshape(3, 4)
print("INPUT ARRAY : \n", array)
 
# 没有提到轴，所以适用于整个阵列
print("\nMax element : ", geek.argmax(array))
 
# 根据索引返回最大元素的索引
print(("\nIndices of Max element : "
      , geek.argmax(array, axis=0)))
print(("\nIndices of Max element : "
      , geek.argmax(array, axis=1)))

# 说明 nanargmax() 工作的 Python 程序
 
import numpy as geek 
 
# 处理一维数组
array = [geek.nan, 4, 2, 3, 1]
print("INPUT ARRAY 1 : \n", array)
 
array2 = geek.array([[geek.nan, 4], [1, 3]])
 
# 根据忽略 NaN 的索引返回最大元素的索引
print(("\nIndices of max in array1 : "
       , geek.nanargmax(array)))
 
# 处理二维数组
print("\nINPUT ARRAY 2 : \n", array2)
print(("\nIndices of max in array2 : "
      , geek.nanargmax(array2)))
 
print(("\nIndices at axis 1 of array2 : "
      , geek.nanargmax(array2, axis = 1)))

# 说明 argmin() 工作的 Python 程序
 
import numpy as geek 
 
# 处理一维数组
array = geek.arange(8)
print("INPUT ARRAY : \n", array)
 
 
# 根据索引返回 min 元素的索引
print("\nIndices of min element : ", geek.argmin(array, axis=0))

# 说明 count_nonzero() 工作的 Python 程序
 
import numpy as np
  
# 计算多个非零值
a = np.count_nonzero([[0,1,7,0,0],[3,0,0,2,19]])
b = np.count_nonzero(([[0,1,7,0,0],[3,0,0,2,19]]
                     , axis=0))
 
print("Number of nonzero values is :",a)
print("Number of nonzero values is :",b)