Numpy 数组的其他函数--索引argwhere、去重unique、排序sort

 1、numpy.argwhere()

该函数返回数组中非О元素的索引，若是多维数组则返回行、列索引组成的索引坐标。

import numpy as np
x=np.arange(6).reshape(2,3)
x
x[x>1]
print(x)
t=np.argwhere(x>1)
print(t,t.shape)

2、numpy.unique()

用于删除数组中重复的元素，其语法格式如下: numpy.unique (arr，return_index,return_inverse,return_counts)

参数说明:

. arr:输入数组，若是多维数组则以一维数组形式展开;

. return_index:如果为True，则返回新数组元素在原数组中的位置（索引)

.return_inverse:如果为True，则返回原数组元素在新数组中的位置（索引);

. return counts:如果为True，则返回去重后的数组元素在原数组中出现的次数。

 

a=np.array([5,2,6,2,7,5,6,8,2,9])
print(a)
#去重
b=np.unique(a)
print(b)
#获取去重后的索引
print(a)
print(np.unique(a))
u,indicates=np.unique(a,return_index=True)
indicates
#获取去重数组下标
u2,indicate=np.unique(a,return_inverse=True)
print(u2)
print(indicate)
#返回去重元素的重复数量
uc,indices=np.unique(a,return_counts=True)
print(uc)
print(indices)
#数组中出现最多元素的下标
print(np.argmax(indices))
#数组中出现最多的元素
uc[np.argmax(indices)]
#数组中出现最少元素的下标
print(np.argmin(indices))
#数组中出现最少的元素
uc[np.argmin(indices)]

3、numpy.sort()

对输入数组执行排序，并返回一个数组副本。numpy.sort(a, axis，kind,order)

参数说明:

. a:要排序的数组;

axis:沿着指定轴进行排序，如果没有指定axis，默认在最后一个轴上排序

若axis=O表示按列排序，axis=1表示按行排

. kind:默认为quicksort（快速排序);

. order:若数组设置了字段，则order表示要排序的字段。

a=np.array([[3,7,5],[6,1,4]])
print(a)

#调用sort函数
print('排序后的内容是:',np.sort(a),'在不设置axis的情况下，默认axis=1')
a
#以行为参照，在列上面进行数据排序
print(np.sort(a,axis=0))
#以列为参照，在行上面进行数据排序
print(np.sort(a,axis=1))
#设置在sort函数中排序字段
dt=np.dtype([('name','U5'),('age',int)])
a=np.array([('小猫',27),('小狗',22),('小鱼',20),('小象',18)],dtype=dt)
#再次打印a数组
print(a)
print(a['age'])
#按name字段排序
print(np.sort(a,order='name'))
#按年龄age进行排序
print(np.sort(a,order='age'))

 

4、numpy.argsort()

argsort()沿着指定的轴，对输入数组的元素值进行排序，并返回排序后的元素索引数组。示例如下: