‫เราจึงผ่านเรื่องเลวร้ายมามากมาย
‫เราได้ดูการสร้างการเพิ่ม
‫เราได้ดูที่การดูอาร์เรย์
‫เราได้ดูการจัดการและเปรียบเทียบอาร์เรย์
‫ทีนี้ ข้อห้า ซึ่งก็คือถ้าคุณมีอาร์เรย์ของตัวเลข บางครั้งคุณอาจต้องเรียงลำดับ
‫เราไปเรียงลำดับอาร์เรย์ ทำหัวเรื่องเล็กน้อยที่นี่
‫สวยงาม.
‫มาดูกันเลย
‫เรายังมีอาร์เรย์สุ่มอยู่ที่ไหนสักแห่ง?
‫เราสร้างสิ่งนี้
‫โอเค วิเศษมาก
‫ทีนี้ ถ้าคุณต้องการสร้างสิ่งนี้ขึ้นมาใหม่ เราจะทำอย่างนั้นได้อย่างไร
‫ไปกันเถอะ เท่ากับ np สุ่ม
‫ตอนนี้มันเต็มไปด้วยจำนวนเต็ม เราจึงต้องการ rand int และเราต้องการมากถึงสิบ และเราจะกำหนดขนาดของมันให้เป็นจำนวน
‫รูปร่างของอาร์เรย์สุ่มคืออะไร?
‫ฉันเชื่อว่าเราสามารถบอกได้โดยการนับแถว
‫สามต่อห้า.
‫มาดูกันเลย
‫สามต่อห้า.
‫มหัศจรรย์.
‫สาม ห้า.
‫ดังนั้นเราจึงสร้างมันขึ้นมาใหม่
‫ถ้าคุณไม่มีมัน
‫มิเช่นนั้นคุณสามารถใช้อันที่บันทึกไว้ในหน่วยความจำได้
‫เราสร้างมันขึ้นมาใหม่เพื่อความสมบูรณ์
‫มหัศจรรย์.
‫วิ่งขวาบนรูปร่าง
‫เราจะไปที่นั่น.
‫แล้วถ้าเราต้องการเรียงลำดับตัวเลขในอาร์เรย์นี้ล่ะ?
‫num pi มีฟังก์ชันที่เรียกว่า NP sort
‫เราจะตรวจสอบแท็บกะเพื่อดูว่ามันทำอะไร
‫ส่งคืนสำเนาที่จัดเรียงของอาร์เรย์
‫และนี่คืออาร์เรย์ Z
‫มหัศจรรย์.
‫แล้วถ้าเราส่ง Random Array เข้าไป มันจะไปทำอะไร?
‫มันจะเรียงลำดับตัวเลขในแต่ละแกน
‫ถ้าเราเห็นอันแรกนี่ตรงนี้, อาร์เรย์แรกนี่
‫ตอนนี้หนึ่งอยู่ทางซ้ายสุด
‫ห้ามาหลังจากนั้นเพราะมันสูงเป็นอันดับสอง
‫จากนั้นเจ็ดแล้วแปดและเก้า
‫มหัศจรรย์.
‫ตอนนี้เราไปกันต่อเลย
‫NumPy ยังมีวิธีการที่เรียกว่า arg
‫และเราจะดูว่าสิ่งนี้พูดอะไร
‫ส่งกลับดัชนีที่จะเรียงลำดับอาร์เรย์
‫ดังนั้นบางครั้งคุณอาจไม่ต้องการเรียงลำดับค่า
‫คุณต้องการค้นหาว่าดัชนีใดมีค่าสูงสุด
‫มาทำกัน
‫เราจะผ่านมันไป
‫อาร์เรย์สุ่มหนึ่งเป็นเท็จ
‫เริ่มสับสนเล็กน้อยที่นี่โดยมีอาร์เรย์ที่แตกต่างกันทั้งหมด
‫เราจะเห็นอาร์เรย์สุ่มอีกครั้ง
‫เราก็ได้อาร์เรย์สุ่มตรงนี้
‫เรากำลังเรียก ARG sort กับมัน
‫นี่จะเรียงลำดับดัชนี
‫ตัวที่ต่ำกว่าบอกว่านี่คือเลขศูนย์
‫ใช่.
‫จากนั้นห้าก็มีหนึ่ง
‫ใช่.
‫แล้วเซเว่นก็ได้สอง
‫มหัศจรรย์.
‫ตกลง.
‫นี่คือการจัดเรียงดัชนีสำหรับเราและบอกเราว่าดัชนีจะเรียงลำดับอย่างไร
‫มาดูอาร์เรย์ที่น่าเชื่อถือของเรากัน อันหนึ่ง เราจะเห็นอีกตัวอย่างหนึ่งของ npr นั้น การเรียงลำดับองค์กร
‫ดีและเรียบง่าย
‫คุณจะเห็นว่าสิ่งนี้เป็นแบบอัตโนมัติอยู่แล้วหากเราใช้การจัดเรียง ag
‫ตกลง.
‫ดังนั้นนี่คือลำดับที่ดัชนีจะมาเป็นศูนย์หนึ่งเพื่อให้สมเหตุสมผล
‫เกิดอะไรขึ้นถ้าเราต้องการหาจำนวนขั้นต่ำที่ดัชนีที่เป็นตัวเลขขั้นต่ำ
‫เราสามารถทำ ag min a one เป็นศูนย์ได้
‫ดังนั้นค่าต่ำสุดในหนึ่งหาเรื่อง ดัชนีที่ปรากฏเป็นศูนย์
‫เราสามารถทำเช่นเดียวกันกับ arg max เมื่อเราต้องการค่าสูงสุดของหนึ่ง
‫สอง.
‫เกิดอะไรขึ้นถ้าเราทำสูงสุดของเราในอาร์เรย์สุ่มของเรา?
‫ตรวจสอบรังสีสุ่มของเราอีกครั้ง
‫สุ่มสูงสุด ใช่ไหม
‫เราต้องการทราบว่าจำนวนสูงสุดเกิดขึ้นที่ใดในอาร์เรย์เหล่านี้
‫มาดูกันว่าจะเกิดอะไรขึ้น
‫มาทำแท็บ shift กันก่อน
‫คืนค่าดัชนีของค่าสูงสุดตามแกนจริง
‫ตกลง.
‫สี่.
‫อืม.
‫มันอยู่บนแกนอะไร?
‫นั่นไม่ได้ช่วยเราจริงๆ
‫ไปกันเถอะ.
‫แกนเท่ากับศูนย์
‫โอ้ ไปกันเถอะ
‫นี่ก็จะให้ค่าสูงสุดตามแกนเท่ากับศูนย์
‫นี่ก็คือ 111
‫ดังนั้นดัชนีหนึ่งจึงมีค่าสูงสุด
‫ฉันคิดว่าแกนศูนย์จะเป็นสำหรับแถว
‫ลองคิดออกนี้ด้วยกัน
‫ARG แม็กซ์ นี่คือที่ที่ฉันสับสนเช่นกัน
‫การดูอาร์เรย์ต่างๆ และพยายามจัดเรียงอาร์เรย์เหล่านั้น การเข้าถึงสิ่งที่เกิดขึ้นที่นี่สำหรับอาร์เรย์เดียว
‫โอเค เรื่องนี้เกิดขึ้นในคอลัมน์ ฉันเชื่อ
‫นี่คือที่ที่เราเริ่มสับสน
‫ดังนั้นเราจึงมีที่นี่
‫นี่คือตำแหน่งที่สี่
‫นี่คือจำนวนสูงสุด
‫ใช่.
‫ดังนั้นแกนศูนย์
‫จากนั้นเราไปที่ตำแหน่งที่หนึ่ง
‫เรามี.
‫เบอร์เก้านี่.
‫ใช่.
‫ในแถวที่สาม
‫สูงสุดคือหนึ่งเดียวที่นี่
‫ห้าอยู่ในนั้น
‫ในทางกลับกัน เราก็ลงไปตามแนวตั้ง
‫ทีนี้ถ้าเราลงไปตามแนวนอน
‫นั่นคือสิ่งที่ Access Zero เป็น
‫ตรงนี้ เรามีอันหนึ่งสูงที่สุด และเรากำลังดูเลขสามตัวนี้
‫ใช่แล้ว ตำแหน่งที่หนึ่ง
‫ใช่.
‫จากนั้นเราก็มีอีกครั้ง
‫ดังนั้น 012
‫ใช่ นั่นคือตำแหน่งที่หนึ่ง ถ้าพวกเราไปที่นี่
‫เรามีค่าสูงสุดเป็นศูนย์
‫ใช่ศูนย์
‫นั่นคือจุดที่ต้องฝึกฝนเล็กน้อยในการพิมพ์คำสั่งเช่นนี้และดูคำสั่งเหล่านั้นแล้วดำเนินการด้วยตนเอง
‫ฉันทำสิ่งนี้มาระยะหนึ่งแล้วและยังคงสับสนกับการเข้าถึงการแข่งขันของผู้ตัดสินที่แตกต่างกัน
‫ดังนั้นอย่ากังวลหากคุณมีปัญหาในการไป โอ้ แกนนี้เกี่ยวข้องกับแกนใด?
‫ซึ่งก็คือบางครั้งการดูอาร์เรย์แบบนี้อาจสร้างความสับสนเล็กน้อย จนกว่าคุณจะพิมพ์คำสั่งจริงๆ
‫แล้วย้อนขั้นตอนย้อนกลับ
‫แล้วเรามีอะไรอีก?
‫ฉันคิดว่าใช่ นั่นอาจจะสรุปได้สำหรับการเรียงลำดับอาร์เรย์
‫สิ่งที่สวยงามเกี่ยวกับ NumPy ก็คือ ฟังก์ชันทั้งหมดที่คุณเคยเห็นสามารถนำไปใช้ข้ามยุคสมัยได้
‫ดังนั้นอย่ากังวลหากทุกอย่างดูล้นหลามที่เราได้ผ่านเข้ามาในแง่ของการจัดการเปรียบเทียบอาร์เรย์
‫การเรียงลำดับอาร์เรย์ การเล่นรอบ การสร้างอาร์เรย์ของคุณเองและจัดการอาร์เรย์เหล่านี้
‫พยายามจัดเรียงพวกมัน พยายามทำดอทผลิตภัณฑ์กับพวกมันและอะไรก็ตาม
‫ฉันจะได้ประโยชน์สูงสุดเมื่อฉันพยายามทำบางสิ่งจากตัวเลข และตัวอย่างที่นำไปใช้ได้จริงจะช่วยได้มาก
‫ก่อนที่เราจะสรุปส่วน numpy เรามาดูตัวอย่างที่ใช้งานได้จริงกันก่อน