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关于多维数组如何复合排序

如数组:

> import numpy as np
> data = np.array([[2,2,5],[2,1,3],[1,2,3],[3,1,4]])
 data
array([[2, 2, 5],
  [2, 1, 3],
  [1, 2, 3],
  [3, 1, 4]])

将数组先按照第一列升序,第二列升序,第三列升序的方式排序:

> idex=np.lexsort([data[:,2], data[:,1], data[:,0]])
> sorted_data = data[idex, :]
> sorted_data
array([[1, 2, 3],
  [2, 1, 3],
  [2, 2, 5],
  [3, 1, 4]])

然后将数组按照第一列降序,第二列升序,第三列升序的方式排序:

> idex=np.lexsort([data[:,2], data[:,1], -1*data[:,0]])
> sorted_data = data[idex, :]
> sorted_data
array([[3, 1, 4],
  [2, 1, 3],
  [2, 2, 5],
  [1, 2, 3]])

补充拓展:python:对多维数组的降序排列

在python中,遗憾的一点是没有对多维数组按照指定维度进行降序排列的方法。

但是,有对一维数组的降序排列,这就足够了!

# Author: Right.Q
# 实现多维矩阵的逆序排列
 
def descend_sort(array):
 '''对三维数组倒序排列'''
 [height, width, channel] = array.shape
 sortArray = np.zeros([height, width, channel])
 for h in range(height):
  for w in range(width):
   sortArray[h, w, :] = sorted(array[h, w, :], reverse=True)
 
 return sortArray

形参是指定的三维数组,如果更多维的话,自动识别维度即可。

以上这篇python 实现多维数组(array)排序就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
python,多维数组,array,排序

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。