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numpy排序与集合运算用法示例

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下面我将为您详细讲解“numpy排序与集合运算用法示例”的完整攻略。

numpy排序与集合运算

对于数据分析、机器学习等统计计算任务，numpy 库已经成为了必备的工具之一。其中，排序和集合运算是numpy 库中常见的功能之一。本篇攻略将详细介绍numpy的排序和集合运算的用法及示例。

numpy排序

numpy提供了多种排序的方法，常用的有sort、argsort和lexsort方法。

sort方法

sort方法可以从小到大排序数组。排序可以应用于多维数组。下面是一个简单的例子：

import numpy as np

x = np.array([4, 2, 6, 7, 1])
print(np.sort(x))

输出结果：

[1 2 4 6 7]

argsort方法

argsort方法返回已排序数据的索引值，而不是排序数组本身。

import numpy as np

x = np.array([4, 2, 6])
index = np.argsort(x)
print(index)

输出结果：

[1 0 2]

上述代码表示，原数组[4, 2, 6]排序后，在新数组中各元素对应的索引值为：2、0、1。

lexsort方法

lexsort()方法是排序方法的一种应用，它是用于对多个序列进行排序。在这个例子中，假设有三个人和三个成绩，那么按照名字排序，相同名字再按照成绩排序（字典序）。

import numpy as np

name = np.array(["zhd", "kjl", "jn"])
grade = np.array([88, 78, 92])

index = np.lexsort((grade, name))
print(index)

输出结果：

[1 2 0]

该输出结果表示，第一个人（kjl）得了78分，在按照字典序（即name数组）从小到大排序后，对应的索引为1.

numpy集合运算

numpy 提供了很多集合操作，例如唯一、相交、并集、差异等。

unique方法

unique方法可以找到数组中的唯一元素。

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 1, 3, 4, 4, 2])
print(np.unique(x))

输出结果：

[1 2 3 4]

intersect1d方法

intersect1d方法用于在两个数组中找到公共元素。

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([2, 3, 4, 5])
print(np.intersect1d(x, y))

输出结果：

[2 3 4]

union1d方法

union1d方法用于找到两个数组中的唯一元素，并将它们组合成一个一维数组来表示。

import numpy as np

x = np.array([1,2,3,4])
y = np.array([2,3,4,5])
print(np.union1d(x, y))

输出结果：

[1 2 3 4 5]

示例

接下来，我们将通过两个不同的示例讲解numpy排序与集合运算的具体应用。

示例1 – 求数组中第k大元素

通常情况下我们可以将数组进行排序，排序后取第k个元素即可。而argsort往往是快速的选择方法。

import numpy as np

def kthlargest(arr, k):
    index = np.argsort(arr)
    return arr[index[-k]]

arr = np.array([3, 7, 6, 9, 8, 2, 4, 5, 1])
print(kthlargest(arr, 3))

输出结果：

7

示例2 – 统计数组中的各个元素及出现次数

numpy.unique可以用于统计数组中的各个元素及出现次数。然后，可以采用numpy.stack（）方法将得到的统计结果处理成多维数组。

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 3, 4, 4, 2, 5, 1])
uniq, count = np.unique(x, return_counts=True)
print(np.stack((uniq, count), axis=1))

输出结果：

[[1 2]
 [2 2]
 [3 2]
 [4 2]
 [5 1]]

以上就是numpy排序与集合运算用法示例的完整攻略，希望对您有所帮助！

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