Hướng dẫn sort 2d array python - sắp xếp python mảng 2d

Well, if you're talking about standard python lists, this is easy:

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

>>> from random import randint
>>> a_list = [[randint(1,15) for _ in range(10)] for _ in range(3)]
>>> print a_list
[[3, 12, 3, 12, 13, 5, 12, 2, 1, 13], [3, 8, 7, 4, 6, 11, 15, 12, 4, 6], [15, 3, 8, 15, 1, 6, 4, 7, 15, 14]]
>>> a_list[1].sort()
>>> print a_list
[[3, 12, 3, 12, 13, 5, 12, 2, 1, 13], [3, 4, 4, 6, 6, 7, 8, 11, 12, 15], [15, 3, 8, 15, 1, 6, 4, 7, 15, 14]]

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem cách áp dụng bộ lọc theo điều kiện đã cho trong mảng hai chiều. Chúng ta phải có được đầu ra của các phần tử cần thiết, tức là, bất cứ điều gì chúng ta muốn lọc các phần tử từ mảng hiện có hoặc mảng mới.

Ở đây chúng ta sẽ tạo ra một mảng hai chiều trong Numpy.

Python3

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

Output:

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

array([['2', 'two'],
       ['4', 'four']], dtype='<U21')

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

Ví dụ 2: Sử dụng phương thức numpy.all ()

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem cách áp dụng bộ lọc theo điều kiện đã cho trong mảng hai chiều. Chúng ta phải có được đầu ra của các phần tử cần thiết, tức là, bất cứ điều gì chúng ta muốn lọc các phần tử từ mảng hiện có hoặc mảng mới. numpy.asarray(arr, dtype=None, order=None)

Ở đây chúng ta sẽ tạo ra một mảng hai chiều trong Numpy.

• Bây giờ, hãy xem một số ví dụ để áp dụng bộ lọc theo điều kiện đã cho trong mảng hai chiều numpy.[array_like] Input data, in any form that can be converted to an array. This includes lists, lists of tuples, tuples, tuples of tuples, tuples of lists and ndarrays.
• Ví dụ 1: Sử dụng phương thức np.asarray () Using np.asarray() method [data-type, optional] By default, the data-type is inferred from the input data.
• Trong ví dụ này, chúng tôi đang sử dụng phương thức np.asarray () được giải thích dưới đây: Whether to use row-major (C-style) or column-major (Fortran-style) memory representation. Defaults to ‘C’.

Cú pháp: numpy.asarray (mảng, dtype = none, order = none) numpy.asarray(arr, dtype=None, order=None)[ndarray] Array interpretation of arr. No copy is performed if the input is already ndarray with matching dtype and order. If arr is a subclass of ndarray, a base class ndarray is returned.

Thông số :

ARR: [Array_like] Dữ liệu đầu vào, dưới mọi hình thức có thể được chuyển đổi thành một mảng. Điều này bao gồm danh sách, danh sách các bộ dữ liệu, bộ dữ liệu, bộ dữ liệu của bộ dữ liệu, bộ dữ liệu của danh sách và ndarrays.[array_like] Input data, in any form that can be converted to an array. This includes lists, lists of tuples, tuples, tuples of tuples, tuples of lists and ndarrays.

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

array([['2', 'two'],
       ['4', 'four']], dtype='<U21')

array([['2', 'two'],
       ['4', 'four']], dtype='<U21')

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

array([['2', 'two'],
       ['4', 'four']], dtype='<U21')

array([['2', 'two'],
       ['4', 'four']], dtype='<U21')

array([['2', 'two'],
       ['4', 'four']], dtype='<U21')

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

Output:

array([['2', 'two'],
       ['4', 'four']], dtype='<U21')

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

array([['2', 'two'],
       ['4', 'four']], dtype='<U21')

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

Ví dụ 2: Sử dụng phương thức numpy.all ()

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem cách áp dụng bộ lọc theo điều kiện đã cho trong mảng hai chiều. Chúng ta phải có được đầu ra của các phần tử cần thiết, tức là, bất cứ điều gì chúng ta muốn lọc các phần tử từ mảng hiện có hoặc mảng mới.numpy.all() function tests whether all array elements along the mentioned axis evaluate to True.

Ở đây chúng ta sẽ tạo ra một mảng hai chiều trong Numpy. numpy.all(array, axis = None, out = None, keepdims = class numpy._globals._NoValue at 0x40ba726c)

Ở đây chúng ta sẽ tạo ra một mảng hai chiều trong Numpy.

• Bây giờ, hãy xem một số ví dụ để áp dụng bộ lọc theo điều kiện đã cho trong mảng hai chiều numpy.[array_like]Input array or object whose elements, we need to test.
• Ví dụ 1: Sử dụng phương thức np.asarray () Using np.asarray() method[int or tuple of ints, optional]Axis along which array elements are evaluated.
• Trong ví dụ này, chúng tôi đang sử dụng phương thức np.asarray () được giải thích dưới đây:[ndarray, optional]Output array with same dimensions as Input array, placed with result
• Cú pháp: numpy.asarray (mảng, dtype = none, order = none) numpy.asarray(arr, dtype=None, order=None)[boolean, optional]If this is set to True.

Thông số :A new Boolean array as per ‘out’ parameter

Các

Python3

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

array([['2', 'two'],
       ['4', 'four']], dtype='<U21')

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

Ví dụ 2: Sử dụng phương thức numpy.all ()

Output:

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem cách áp dụng bộ lọc theo điều kiện đã cho trong mảng hai chiều. Chúng ta phải có được đầu ra của các phần tử cần thiết, tức là, bất cứ điều gì chúng ta muốn lọc các phần tử từ mảng hiện có hoặc mảng mới. Using numpy.any() method

Ở đây chúng ta sẽ tạo ra một mảng hai chiều trong Numpy.

Cú pháp: numpy.all (mảng, trục = none, out = none, keepdims = class numpy._globals._novalue tại 0x40ba726c)numpy.any() function tests whether any array elements along the mentioned axis evaluate to True.Syntax : numpy.any(a, axis = None, out = None, keepdims = class numpy._globals._NoValue at 0x40ba726c)numpy.any() function tests whether any array elements along the mentioned axis evaluate to True.
Syntax : numpy.any(a, axis = None, out = None, keepdims = class numpy._globals._NoValue at 0x40ba726c)

Thông số :

• ARR: [Array_like] Dữ liệu đầu vào, dưới mọi hình thức có thể được chuyển đổi thành một mảng. Điều này bao gồm danh sách, danh sách các bộ dữ liệu, bộ dữ liệu, bộ dữ liệu của bộ dữ liệu, bộ dữ liệu của danh sách và ndarrays.[array_like]Input array or object whose elements, we need to test.[array_like]Input array or object whose elements, we need to test.
• DTYPE: [loại dữ liệu, tùy chọn] Theo mặc định, loại dữ liệu được suy ra từ dữ liệu đầu vào.[int or tuple of ints, optional]Axis along which array elements are evaluated.[int or tuple of ints, optional]Axis along which array elements are evaluated.
• Đặt hàng: Cho dù sử dụng biểu diễn bộ nhớ-Major (kiểu C) hoặc cột (kiểu Fortran). Mặc định là ‘C.[ndarray, optional]Output array with same dimensions as Input array, placed with result[ndarray, optional]Output array with same dimensions as Input array, placed with result
• Trả về: [Ndarray] Giải thích mảng của mảng. Không có bản sao nào được thực hiện nếu đầu vào đã được ndarray với DTYPE và thứ tự phù hợp. Nếu ARR là một lớp con của Ndarray, một lớp cơ sở ndarray được trả lại.[boolean, optional]If this is set to True.[boolean, optional]If this is set to True.

Ở đây, trước tiên chúng tôi tạo một mảng numpy và bộ lọc với các giá trị của nó được lọc. Để lọc, chúng tôi đã sử dụng fltr này trong phương thức numpy.in1d ​​() và được lưu trữ dưới dạng các giá trị của nó trong mảng ban đầu trả về đúng nếu điều kiện đáp ứng.A new Boolean array as per ‘out’ parameterA new Boolean array as per ‘out’ parameter

Các

Python3

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

array([['2', 'two'],
       ['4', 'four']], dtype='<U21')

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]

Ví dụ 2: Sử dụng phương thức numpy.all ()

Output:

[[0 1]
 [4 5]
 [8 9]]