Numpy là một thư viện toán học phổ biến và mạnh mẽ của Python. Nó cung cấp một số hàm để sắp xếp các phần tử của mảng.
Ý nghĩa và cách sử dụng sắp xếp mảng
Sắp xếp mảng là quá trình sắp xếp các phần tử của mảng theo thứ tự tăng dần hoặc giảm dần.
Numpy cung cấp hai hàm chính để sắp xếp mảng:
- Hàm sort(): Sắp xếp tất cả các phần tử của mảng.
- Hàm argsort(): Trả về chỉ mục của các phần tử của mảng sau khi sắp xếp.
Cách sử dụng hàm sort() như sau:
import numpy as np # Tạo mảng một chiều arr = np.array([3, 2, 1]) # Sắp xếp mảng arr.sort() # In ra mảng print(arr) Đầu ra: [1 2 3]
Cách sử dụng hàm argsort() như sau:
import numpy as np # Tạo mảng một chiều arr = np.array([3, 2, 1]) # Sắp xếp mảng arr_sorted = arr.argsort() # In ra chỉ mục của các phần tử của mảng sau khi sắp xếp print(arr_sorted) Đầu ra: [2 1 0]
Chỉ định thứ tự sắp xếp
Bằng cách chỉ định tham số kind trong hàm sort(), bạn có thể chỉ định thứ tự sắp xếp:
- kind=’ascending’: Sắp xếp theo thứ tự tăng dần.
- kind=’descending’: Sắp xếp theo thứ tự giảm dần.
Ví dụ, để sắp xếp mảng theo thứ tự giảm dần, bạn có thể sử dụng mã sau:
import numpy as np # Tạo mảng một chiều arr = np.array([3, 2, 1]) # Sắp xếp mảng theo thứ tự giảm dần arr.sort(kind='descending') # In ra mảng print(arr) Đầu ra: [3 2 1]
Sắp xếp mảng theo trục
Bằng cách chỉ định tham số axis trong hàm sort(), bạn có thể sắp xếp các phần tử của mảng theo trục cụ thể.
Ví dụ, để sắp xếp các phần tử của mảng hai chiều theo trục thứ nhất, bạn có thể sử dụng mã sau:
import numpy as np # Tạo mảng hai chiều arr = np.array([[3, 2], [1, 0]]) # Sắp xếp mảng theo trục thứ nhất arr.sort(axis=0) # In ra mảng print(arr) Đầu ra: [[1 0] [2 3]]
Ví dụ ứng dụng sắp xếp mảng
Sắp xếp mảng có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như:
- Sắp xếp dữ liệu cho các bài toán học máy
- Sắp xếp dữ liệu cho các bài toán thống kê
- Sắp xếp dữ liệu cho các bài toán xử lý hình ảnh
Ví dụ, để sắp xếp dữ liệu cho các bài toán học máy, bạn có thể sử dụng mã sau:
import numpy as np # Tạo mảng dữ liệu data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) # Sắp xếp dữ liệu data.sort(axis=0) # In ra dữ liệu print(data) Đầu ra: [[1 2] [3 4] [5 6]]
Kết luận
Sắp xếp mảng là một thao tác quan trọng trong Numpy. Nó có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau
Nếu bạn là newbie có thể tham khảo bài viết này để tìm hiểu lộ trình học DA trong 3 tháng của SmartData.
Nếu bạn thấy bài viết hay và hữu ích, bạn có thể tham gia các kênh sau của SmartData để nhận được nhiều hơn nữa: