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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:

  1. 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。
  2. 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:

  1. 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。
代码语言:txt
复制
import numpy as np
  1. 创建数组:使用NumPy库中的array函数创建一个多维数组。
代码语言:txt
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arr = np.array([[4, 2, 7], [3, 5, 1], [6, 8, 9]])
  1. 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。
代码语言:txt
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sorted_indices = np.argsort(arr, axis=1)
  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。
代码语言:txt
复制
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。

  1. 打印结果:打印排序后的索引值。
代码语言:txt
复制
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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