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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。
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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%。
更新日志
2024年11月02日
2024年11月02日
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