NumPy 教程 之 NumPy 排序、条件筛选函数 5
NumPy 排序、条件筛选函数
NumPy 提供了多种排序的方法。 这些排序函数实现不同的排序算法,每个排序算法的特征在于执行速度,最坏情况性能,所需的工作空间和算法的稳定性。 下表显示了三种排序算法的比较。
种类 速度 最坏情况 工作空间 稳定性
'quicksort'(快速排序) 1 O(n^2) 0 否
'mergesort'(归并排序) 2 O(nlog(n)) ~n/2 是
'heapsort'(堆排序) 3 O(nlog(n)) 0 否
numpy.argmax() 和 numpy.argmin()
numpy.argmax() 和 numpy.argmin()函数分别沿给定轴返回最大和最小元素的索引。
实例
import numpy as np
a = np.array([[30,40,70],[80,20,10],[50,90,60]])
print ('我们的数组是:')
print (a)
print ('\n')
print ('调用 argmax() 函数:')
print (np.argmax(a))
print ('\n')
print ('展开数组:')
print (a.flatten())
print ('\n')
print ('沿轴 0 的最大值索引:')
maxindex = np.argmax(a, axis = 0)
print (maxindex)
print ('\n')
print ('沿轴 1 的最大值索引:')
maxindex = np.argmax(a, axis = 1)
print (maxindex)
print ('\n')
print ('调用 argmin() 函数:')
minindex = np.argmin(a)
print (minindex)
print ('\n')
print ('展开数组中的最小值:')
print (a.flatten()[minindex])
print ('\n')
print ('沿轴 0 的最小值索引:')
minindex = np.argmin(a, axis = 0)
print (minindex)
print ('\n')
print ('沿轴 1 的最小值索引:')
minindex = np.argmin(a, axis = 1)
print (minindex)
输出结果为:
我们的数组是:
[[30 40 70]
[80 20 10]
[50 90 60]]
调用 argmax() 函数:
7
展开数组:
[30 40 70 80 20 10 50 90 60]
沿轴 0 的最大值索引:
[1 2 0]
沿轴 1 的最大值索引:
[2 0 1]
调用 argmin() 函数:
5
展开数组中的最小值:
10
沿轴 0 的最小值索引:
[0 1 1]
沿轴 1 的最小值索引:
[0 2 0]