Mengisih Tatasusunan Berbilang Dimensi dalam NumPy mengikut Lajur Tertentu
NumPy menyediakan keupayaan manipulasi tatasusunan yang berkuasa, termasuk menyusun tatasusunan berbilang dimensi mengikut lajur yang ditentukan. Fungsi ini amat berguna untuk mengatur dan menganalisis data. Mari kita terokai cara untuk mencapai pengisihan berasaskan lajur dalam NumPy.
Andaikan kita mempunyai tatasusunan NumPy a dengan berbilang lajur:
a = numpy.array([[9, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 0, 5]])
Untuk mengisih baris a mengikut lajur kedua, kita boleh memanfaatkan fungsi argsort(). Ia memerlukan tatasusunan dan mengembalikan indeks yang akan mengisih tatasusunan. Dengan mengindeks a dengan indeks yang diisih ini, kita boleh memperoleh tatasusunan diisih yang diingini.
sorted_a = a[a[:, 1].argsort()]
Operasi ini menghasilkan tatasusunan diisih berikut:
array([[7, 0, 5], [9, 2, 3], [4, 5, 6]])
Sintaks a[:, 1 ] memilih lajur kedua (diindeks pada 1) daripada tatasusunan a. argsort() yang digunakan pada lajur ini menghasilkan indeks yang diisih, yang kemudiannya digunakan untuk mengisih baris.
Teknik ini sangat cekap dan serba boleh, membolehkan untuk mengisih mengikut mana-mana lajur yang dikehendaki dalam tatasusunan berbilang dimensi. Ia menyediakan cara yang mudah dan berkuasa untuk menyusun dan mengekstrak cerapan bermakna daripada data.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Isih Tatasusunan Berbilang Dimensi NumPy mengikut Lajur Tertentu?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!