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关于多维数组如何复合排序
如数组：
> import numpy as np > data = np.array([[2,2,5],[2,1,3],[1,2,3],[3,1,4]]) data array([[2, 2, 5], [2, 1, 3], [1, 2, 3], [3, 1, 4]])
将数组先按照第一列升序，第二列升序，第三列升序的方式排序：
> idex=np.lexsort([data[:,2], data[:,1], data[:,0]]) > sorted_data = data[idex, :] > sorted_data array([[1, 2, 3], [2, 1, 3], [2, 2, 5], [3, 1, 4]])
然后将数组按照第一列降序，第二列升序，第三列升序的方式排序：
> idex=np.lexsort([data[:,2], data[:,1], -1*data[:,0]]) > sorted_data = data[idex, :] > sorted_data array([[3, 1, 4], [2, 1, 3], [2, 2, 5], [1, 2, 3]])
补充拓展：python:对多维数组的降序排列
在python中，遗憾的一点是没有对多维数组按照指定维度进行降序排列的方法。
但是，有对一维数组的降序排列，这就足够了！
# Author: Right.Q # 实现多维矩阵的逆序排列 def descend_sort(array): '''对三维数组倒序排列''' [height, width, channel] = array.shape sortArray = np.zeros([height, width, channel]) for h in range(height): for w in range(width): sortArray[h, w, :] = sorted(array[h, w, :], reverse=True) return sortArray
形参是指定的三维数组，如果更多维的话，自动识别维度即可。
以上这篇python 实现多维数组(array)排序就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？
根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。