Numpy (4)

tino-kim·2022년 1월 3일
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🥴 Numpy (4)

📌 1차원 정렬

  • 기본적으로 오름차순이다.
arr1 = np.array([1,5,2,4,3,6,8,7,9,10])
np.sort(arr1)
  • 내림차순으로 변경하고 싶은 경우?
arr1 = np.array([1,5,2,4,3,6,8,7,9,10])
np.sort(arr1)[::-1]

📌 np.sort(arr1)[ : : -1] > 이거는 외워주기. step을 -1로 변경하면 내림차순으로 나타낼 수 있다.

np.sort는 유지가 되지 않기 때문에 (cf. replace도 마찬가지이다.) 새로운 변수에 새롭게 할당해줘야 된다.

📌 N차원 정렬

N차원인 경우에는 축 중심으로 정렬을 해야되기 때문에, axis가 중요하다~!

  • np.sort(arr2d, axis = 0)
    위에서 아래로 정렬해주기.
  • np.sort(arr2d, axis = 1)
    왼쪽에서 오른쪽으로 정렬해주기.
if. 내림차순으로 정렬하고 싶은 경우...
np.sort(arr2d, axis = 0)[::-1]
np.sort(arr2d, axis = 1)[::-1]

📌 Index를 반환하는 argsort

해당 인덱스를 받아와야 되는 경우에 이용 가능하다. 값이 언제든 변할 수 있기 때문에, 인덱스가 필요한 경우가 있을 때가 있다.

  • np.argsort(arr2d, axis = 0)
    위에서 아래로 정렬 + 인덱스 받아오기.
  • np.argsort(arr2d, axis = 1)
    왼쪽에서 오른쪽으로 정렬 + 인덱스 받아오기.
if. 내림차순으로 정렬하고 인덱스를 받아오고 싶은 경우...
np.argsort(arr2d, axis = 0)[::-1]
np.argsort(arr2d, axis = 1)[::-1]

😀 마무리...

📌 array를 정렬하는 2가지 방식

  • 값을 정렬하는 경우
  • 값을 정렬하고 + 인덱스를 가져오는 경우
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알고리즘과 웹 개발과 데이터 과학을 공부하는 대학생

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