如何按嵌套的dtype对numpy数组进行排序?
我希望通过数组中的第一个元素对numpy数组进行排序
import numpy as np
from random import randint
# create dummy data
test = np.array([[[randint(1, 10) for _ in range(3)]] for _ in range(10)])
dtype = [('response', [('x', 'f'),('y', 'f'),('x', 'f
我们如何才能最有效地做到这一点?给定具有重复项的列表,任务是在列表中重新排列项目,使两个相邻项都不相同。
Input: [1,1,1,2,3]
Output: [1,2,1,3,1]
Input: [1,1,1,2,2]
Output: [1,2,1,2,1]
Input: [1,1]
Output: Not Possible
Input: [1,1,1,1,2,3]
Output: Not Possible
编辑:一般算法也很好!它不需要是Python。
熊猫群由"ngroup“函数按”组“顺序标记每组。
我正在寻找类似的行为,但需要分配的标签是原始(索引)顺序,我如何能够这样做有效(这将经常发生在大熊猫和numpy?
> df = pd.DataFrame(
{"A": [9,8,7,8,9]},
index=list("abcde"))
A
a 9
b 8
c 7
d 8
e 9
> df.groupby("A").ngroup()
a 2
b 1
c 0
d 1
e 2
# LOOKIN
假设我有一个数组int[] a = {1, 1, 5, 1, 7, 5}
我想按频率对数组进行排序,就像7在数组中出现了1次,所以它们走在前面,然后第5次出现了2次,最后出现了1次,这是最常见的。
预期的结果应该是{7, 5, 5, 1, 1, 1}
我试图编写一个通用结构,selection_sort只需将数组按升序排序即可。但我不确定这是否有用。
//I know how selection sort works, heres the code I wrote
int selection_sort(int a[], int len) {
int pos = 0;
for (
我有下面的代码,其中包含几个numpy数组,我试图根据ID按数字顺序排序:
from astropy.table import Table
import numpy as np
from math import log10
cat_fil = '/home/myname/filtered_catalogue.csv'
cat_fil = Table.read(cat_fil, format="ascii")
ID = np.array(cat_fil['id'])
ID = ID.astype(str)
redshift = np.arra
我正在做一项任务,我必须找到字符串中最常见的四个字符。到目前为止是我写的。
import java.util.Scanner;
public class FindTheMostOccur
{
public static void main (String[] args)
{
String input;
String example = "how to find the most frequent character in a big string using java?";
String[] array = new St
根据列表b对列表a进行排序的标准方法是将它们压缩到一起并使用排序,如
sorted(zip(b,a))
但是,如果b中的两个元素相等,它将自动按照a进行排序,这有时会导致问题。例如,考虑
import numpy as np
a=[np.array([4,5]),np.array([3,4])]
b=[1,1]
e=zip(b,a)
sorted(e)
这将导致错误。
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: The truth v