NumPy 教程 之 NumPy 排序、条件筛选函数 5

简介: NumPy中的排序方法及特性对比,包括快速排序、归并排序与堆排序的速度、最坏情况性能、工作空间及稳定性分析。并通过`numpy.argmax()`与`numpy.argmin()`函数演示了如何获取数组中最大值和最小值的索引,涵盖不同轴方向的操作,并提供了具体实例与输出结果,便于理解与实践。

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]

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