这是我做的比较。np.argsort在包含1,000,000个元素的float32ndarray上计时。In[1]:importnumpyasnpIn[2]:a=np.random.randn(1000000)In[3]:a=a.astype(np.float32)In[4]:%timeitnp.argsort(a)86.1ms±1.59msperloop(mean±std.dev.of7runs,10loopseach)这里是一个C++程序执行相同的过程，但在引用thisanswer的vector上.#include#include#include#include#include#i

np.argsort与获取位相关问题位次:数组中的数据在其排序之后的另一个数组中的位置[1,0,2,3]中0的位次是11的位次是22的位次是33的位次是4这里先直接给出结论，np.argsort()返回的索引排序与实际位次在确实在某些情况下会出现一致，但后来numpy的开发人员给我举例回复这是巧合，如果想获取位次，可以考虑使用scipy.stats.rankdata()方法，也组合numpy中其他函数。如果你是想解决问题的开发人员直接根据目录跳转到最后方法总结查看示例代码，或者按照函数名直接搜索官方文档即可如果你有相关问题的思考想直接看一下我和开发人员的探讨内容，直接点击链接去GitHub中查

我正在阅读WesMckinney的PythonforDataAnalysis，但我对这种数据操作感到惊讶。可以看到所有程序here但我会尽量在这里总结一下。假设你有这样的东西:In[133]:agg_counts=by_tz_os.size().unstack().fillna(0)Out[133]:aNotWindowsWindowstz245276Africa/Cairo03Africa/Casablanca01Africa/Ceuta02Africa/Johannesburg01Africa/Lusaka01America/Anchorage41...tz表示时区，NotWind

如何沿第二轴对25x5x5矩阵(张量)进行argsort？本质上，我正在寻找与numpy的argsort等效的tensorflow(函数或方法)，例如np.argsort(矩阵,2)。 最佳答案 在您的情况下，您可能会使用返回最高k值的top_k。k可以是一维向量，定义每个维度“顶部”的值数。在你的情况下，如果你想要第二个轴集k=[0,5,0]可能会这样做。tf.nn.top_k(matrix,k=[0,5,0],sorted=True)不过我没有运行它。希望这有帮助 关于python-

我想得到每个元素的排名，所以我在numpy中使用argsort:np.argsort(np.array((1,1,1,2,2,3,3,3,3)))array([0,1,2,3,4,5,6,7,8])它给同一个元素不同的等级，我能得到相同的等级吗:array([0,0,0,3,3,5,5,5,5]) 最佳答案 如果你不介意对scipy的依赖，你可以使用scipy.stats.rankdata,method='min':In[14]:aOut[14]:array([1,1,1,2,2,3,3,3,3])In[15]:fromscipy.

我正在尝试获取索引以按最后一个轴对多维数组进行排序，例如>>>a=np.array([[3,1,2],[8,9,2]])我想要这样的索引i，>>>a[i]array([[1,2,3],[2,8,9]])基于numpy.argsort的文档我认为它应该这样做，但我收到了错误:>>>a[np.argsort(a)]IndexError:index2isoutofboundsforaxis0withsize2编辑:我需要以相同的方式重新排列相同形状的其他数组(例如数组b使得a.shape==b.shape)。..这样>>>b=np.array([[0,5,4],[3,9,1]])>>>b[i

我正在尝试用Python编写一个函数(仍然是菜鸟!)，它返回按tfidf分数的内积排序的文档的索引和分数。程序是:计算docidx之间的内积向量和所有其他文件降序排列返回从第二个到最后的“分数”和索引(即不是它本身)我现在的代码是:importh5pyimportnumpyasnpdefget_related(tfidf,idx):'''returnthetopdocuments'''#calculateinnerproductv=np.inner(tfidf,tfidf[idx].transpose())#sortvs=np.sort(v.toarray(),axis=0)[::-1

我正在尝试用Python编写一个函数(仍然是菜鸟!)，它返回按tfidf分数的内积排序的文档的索引和分数。程序是:计算docidx之间的内积向量和所有其他文件降序排列返回从第二个到最后的“分数”和索引(即不是它本身)我现在的代码是:importh5pyimportnumpyasnpdefget_related(tfidf,idx):'''returnthetopdocuments'''#calculateinnerproductv=np.inner(tfidf,tfidf[idx].transpose())#sortvs=np.sort(v.toarray(),axis=0)[::-1

numpy.argsort(a, axis=-1, kind=None, order=None)Parameters:aarray_likeArraytosort.axis intorNone,optionalAxisalongwhichtosort.Thedefaultis-1(thelastaxis).IfNone,theflattenedarrayisused.kind {‘quicksort’,‘mergesort’,‘heapsort’,‘stable’},optionalSortingalgorithm.Thedefaultis‘quicksort’.Notethatboth‘st

我有一个用户定义的数字，我想将它与数据框的某一列进行比较。我想返回数据帧的行，其中包含(在df的某一列中，例如df.num)与给定数字x最接近的5个数字。任何关于没有循环的最佳方法的建议将不胜感激。 最佳答案 我认为您可以使用argsort方法:>>>df=pd.DataFrame({"A":1e4*np.arange(100),"num":np.random.random(100)})>>>x=0.75>>>df.ix[(df.num-x).abs().argsort()[:5]]Anum666600000.74826192920