2-4 排序

In [2]:

import numpy as np
tang_array = np.array([[1.5,1.3,7.5],
                      [5.6,7.8,1.2]])
tang_array

Out[2]:

array([[1.5, 1.3, 7.5],
       [5.6, 7.8, 1.2]])

In [3]:

np.sort(tang_array)#排序

Out[3]:

array([[1.3, 1.5, 7.5],
       [1.2, 5.6, 7.8]])

In [5]:

np.sort(tang_array,axis=0)

Out[5]:

array([[1.5, 1.3, 1.2],
       [5.6, 7.8, 7.5]])

In [6]:

tang_array

Out[6]:

array([[1.5, 1.3, 7.5],
       [5.6, 7.8, 1.2]])

In [7]:

np.argsort(tang_array)#原来的索引值

Out[7]:

array([[1, 0, 2],
       [2, 0, 1]], dtype=int64)

In [8]:

tang_array=np.linspace(0,10,10)#生产0-10的10个数
tang_array

Out[8]:

array([ 0.        ,  1.11111111,  2.22222222,  3.33333333,  4.44444444,
        5.55555556,  6.66666667,  7.77777778,  8.88888889, 10.        ])

In [9]:

values=np.array([2.5,6.5,9.5])

In [10]:

np.searchsorted(tang_array,values)#索引插值的位置

Out[10]:

array([3, 6, 9], dtype=int64)

In [11]:

tang_array=np.array([[1,0,6],[1,7,0],[2,3,1],[2,4,0]])
tang_array

Out[11]:

array([[1, 0, 6],
       [1, 7, 0],
       [2, 3, 1],
       [2, 4, 0]])

In [29]:

index=np.lexsort([-1*tang_array[:,0],tang_array[:,2]])#有负号就是逆序排序，按照最后后一列的顺序排序
index

Out[29]:

array([0, 1, 2, 3], dtype=int64)

In [30]:

tang_array=tang_array[index]
tang_array

Out[30]:

array([[2, 4, 0],
       [1, 7, 0],
       [2, 3, 1],
       [1, 0, 6]])