在数组中按行应用argsort，根据阈值跳过某些元素-- NumPy / Python
在NumPy/Python中，可以使用argsort函数按行对数组进行排序。argsort函数返回的是数组中元素排序后的索引值。
首先，让我们了解一下NumPy和Python中的一些相关概念：
- NumPy：NumPy是Python中用于科学计算的一个开源库。它提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。
- Python：Python是一种高级编程语言，具有简单易学的语法和丰富的标准库。它被广泛应用于各种领域，包括数据分析、机器学习和科学计算。
现在，让我们来解答这个问题：
问题：在数组中按行应用argsort，根据阈值跳过某些元素。
答案：在NumPy中，可以使用argsort函数按行对数组进行排序。然后，可以根据阈值跳过某些元素。
具体步骤如下：
- 导入NumPy库：在代码中导入NumPy库，以便使用其中的函数和数据结构。
import numpy as np- 创建数组：使用NumPy库中的array函数创建一个多维数组。
arr = np.array([[4, 2, 7], [3, 5, 1], [6, 8, 9]])- 按行应用argsort：使用argsort函数按行对数组进行排序，并返回排序后的索引值。
sorted_indices = np.argsort(arr, axis=1)- 根据阈值跳过元素：根据设定的阈值，可以选择跳过某些元素。可以使用NumPy的切片操作来实现。
threshold = 5
sorted_indices = sorted_indices[:, arr[sorted_indices] > threshold]在上述代码中，我们使用了切片操作来选择满足条件的元素。
- 打印结果：打印排序后的索引值。
print(sorted_indices)这样，我们就完成了在数组中按行应用argsort，并根据阈值跳过某些元素的操作。
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e = np.array([[5.,3.,8.],[6.,7.,1.],[4.,8.,2.]])
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Numpy:像列表列表一样的排序矩阵，或者:按行排序矩阵
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我有一个包含行向量的numpy矩阵。我想要按行对矩阵进行排序，就像Python对列表列表进行排序一样：
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当前腾讯云私有域VPCDNS暂时还不支持背景下，怎么在腾讯云CVM环境下构建内网解析？
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基础环境：
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我有一些想法，但它们看起来效率极低。
谢谢!
浏览 8提问于2016-12-05得票数 8
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