花哨的索引探索花哨的索引组合索引Example:选择随机点利用花哨索引修改值数组排序Numpy中的快速排序:np.sort,np.argsort部分排序:分割
花哨的索引
花哨的索引和前面那些简单的索引非常类似...([, , ])
# 数组的形状与索引数组的形状一样,与被索引数组形状不需要一样
ind = np.array([[, ],
[, ]])
x[ind]
array(...花哨的索引可以和其他索引方案结合起来形成更强大的索引操作:
print(X)
[[ ]
[ ]
[ ]]
# 花哨索引和普通索引组合使用
X[, [, , ]...可以在 Python 中仅用几行代码来实现:
# 用Python代码实现选择排序
import numpy as np
def selection_sort(x):
for i in range...与排序类似, 也可以沿着多维数组任意的轴进行分隔:
# 与排序类似也可以沿着多维数组的任意轴进行分割
np.partition(X, , axis=)
array([[ 0, 1, 2, 3],