Tri des Tableaux 2D
Comme vous pouvez le constater, passer simplement notre tableau 2D à la fonction sort() trie chaque tableau 1D le long de l'axe 1 (qui est l'option par défaut dans un tableau 2D). Définir axis=0 trie chaque tableau 1D le long de l'axe 0 (chaque colonne).
Définir axis=None retourne un tableau 1D trié contigu de tous les éléments du tableau 2D.
12345678import numpy as np array_2d = np.array([[2, 9, 3], [1, 6, 4], [5, 7, 8]]) # Sorting a 2D array along axis 1 print(np.sort(array_2d)) # Sorting a 2D array along axis 0 print(np.sort(array_2d, axis=0)) # Creating a 1D sorted array out of the elements of array_2d print(np.sort(array_2d, axis=None))
Tri de tableaux 2D par ordre décroissant
Lors du tri de tableaux 2D en ordre décroissant selon un axe donné, il est nécessaire d'utiliser deux tranches : une tranche complète ([:]) et une autre avec un pas négatif ([::-1]). La position de la tranche avec le pas négatif doit correspondre à l'axe selon lequel vous effectuez le tri.
Lors du tri selon l’axe 0, il est possible d’utiliser uniquement une tranche avec un pas négatif, car l’indexation se fait déjà le long de cet axe.
12345678import numpy as np array_2d = np.array([[2, 9, 3], [1, 6, 4], [5, 7, 8]]) # Sorting a 2D array along axis 1 in descending order print(np.sort(array_2d)[:, ::-1]) # Sorting a 2D array along axis 0 in descending order print(np.sort(array_2d, axis=0)[::-1]) # Creating a 1D sorted array out of the elements of array_2d in descending order print(np.sort(array_2d, axis=None)[::-1])
Swipe to start coding
Vous disposez d'un tableau 2D nommé exam_scores contenant les notes de chaque examen pour une matière donnée. Chaque colonne représente une matière spécifique, et chaque ligne représente un étudiant individuel. Ainsi, une ligne spécifique affiche les notes de cet étudiant pour chaque examen.
- Créez un tableau 2D NumPy nommé
top_scores_subjectbasé surexam_scoresoù chaque colonne, représentant une matière donnée, est triée par notes en ordre décroissant. - Créez un tableau 1D NumPy nommé
sorted_scoresbasé surexam_scores, contenant toutes les notes triées en ordre croissant.
Cela permet d'identifier facilement les meilleures notes pour chaque examen et les notes les plus basses parmi tous les examens.
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Définir axis=None retourne un tableau 1D trié contigu de tous les éléments du tableau 2D.
12345678import numpy as np array_2d = np.array([[2, 9, 3], [1, 6, 4], [5, 7, 8]]) # Sorting a 2D array along axis 1 print(np.sort(array_2d)) # Sorting a 2D array along axis 0 print(np.sort(array_2d, axis=0)) # Creating a 1D sorted array out of the elements of array_2d print(np.sort(array_2d, axis=None))
Tri de tableaux 2D par ordre décroissant
Lors du tri de tableaux 2D en ordre décroissant selon un axe donné, il est nécessaire d'utiliser deux tranches : une tranche complète ([:]) et une autre avec un pas négatif ([::-1]). La position de la tranche avec le pas négatif doit correspondre à l'axe selon lequel vous effectuez le tri.
Lors du tri selon l’axe 0, il est possible d’utiliser uniquement une tranche avec un pas négatif, car l’indexation se fait déjà le long de cet axe.
12345678import numpy as np array_2d = np.array([[2, 9, 3], [1, 6, 4], [5, 7, 8]]) # Sorting a 2D array along axis 1 in descending order print(np.sort(array_2d)[:, ::-1]) # Sorting a 2D array along axis 0 in descending order print(np.sort(array_2d, axis=0)[::-1]) # Creating a 1D sorted array out of the elements of array_2d in descending order print(np.sort(array_2d, axis=None)[::-1])
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Vous disposez d'un tableau 2D nommé exam_scores contenant les notes de chaque examen pour une matière donnée. Chaque colonne représente une matière spécifique, et chaque ligne représente un étudiant individuel. Ainsi, une ligne spécifique affiche les notes de cet étudiant pour chaque examen.
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