‫Vì vậy, chúng tôi đã trải qua rất nhiều điều cho đến nay.
‫Chúng tôi đã xem xét việc tăng lương.
‫Chúng tôi đã xem xét việc xem các mảng.
‫Chúng tôi đã xem xét thao tác và so sánh các mảng.
‫Bây giờ, số năm, đó là nếu bạn có một mảng số, đôi khi bạn có thể cần phải sắp xếp chúng.
‫Vì vậy, chúng ta sắp xếp các mảng, tạo một tiêu đề nhỏ ở đây.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem xét.
‫Chúng ta vẫn có một mảng ngẫu nhiên ở đâu đó?
‫Chúng tôi đã tạo ra cái này.
‫Được rồi, tuyệt vời.
‫Bây giờ, nếu bạn muốn tạo lại điều này, chúng ta sẽ làm điều đó như thế nào?
‫Vì vậy, chúng ta hãy đi bằng np ngẫu nhiên.
‫Bây giờ nó chứa đầy các số nguyên vì vậy chúng ta muốn int rand và chúng ta muốn có tới mười và chúng ta sẽ cung cấp cho nó kích thước là
‫bao nhiêu.
‫Hình dạng của mảng ngẫu nhiên là gì?
‫Tôi tin rằng chúng ta có thể biết điều này bằng cách đếm các hàng.
‫3, 5.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem.
‫3, 5.
‫Tuyệt vời.
‫3, 5.
‫Vì vậy, chúng tôi chỉ tạo lại điều đó.
‫Nếu bạn không có nó.
‫Nếu không, bạn chỉ có thể sử dụng cái đã được lưu trong bộ nhớ.
‫Chúng tôi tạo lại nó cho hoàn chỉnh.
‫Tuyệt vời.
‫Chạy đúng hình dạng.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, bây giờ nếu chúng ta muốn sắp xếp các số trong mảng này thì sao?
‫Vâng, num pi có một hàm được gọi là sắp xếp NP.
‫Chúng tôi sẽ kiểm tra tab shift để xem nó hoạt động gì.
‫Trả về một bản sao đã được sắp xếp của một mảng.
‫Và đây là một mảng Z.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, nếu chúng ta chuyển mảng ngẫu nhiên vào đó, nó sẽ làm gì?
‫Nó sẽ sắp xếp các số trên mỗi trục.
‫Vì vậy, nếu chúng ta thấy mảng đầu tiên này ở đây, mảng đầu tiên này.
‫Một bây giờ ở bên trái.
‫Năm đến sau đó vì nó cao thứ hai.
‫Sau đó là bảy, rồi tám và chín.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, bây giờ chúng ta hãy tiếp tục.
‫NumPy cũng có một phương thức gọi là arg.
‫Và chúng ta sẽ xem điều này nói lên điều gì.
‫Trả về các chỉ số sẽ sắp xếp một mảng.
‫Vì vậy, đôi khi bạn có thể không muốn sắp xếp các giá trị.
‫Thay vào đó, bạn muốn tìm ra chỉ mục nào có giá trị cao nhất.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Chúng tôi sẽ vượt qua nó.
‫Mảng ngẫu nhiên từ một đến sai.
‫Có một chút khó hiểu ở đây, có tất cả các mảng khác nhau.
‫Chúng ta sẽ gặp lại mảng ngẫu nhiên.
‫Vì vậy, chúng tôi có một mảng ngẫu nhiên ở đây.
‫Chúng tôi đang gọi ARG sort trên đó.
‫Vì vậy, đây sẽ là sắp xếp các chỉ mục.
‫Vì vậy, một thấp hơn nói rằng đây là số không.
‫Chuẩn rồi.
‫Sau đó, năm đã có một.
‫Chuẩn rồi.
‫Và sau đó bảy đã có hai.
‫Tuyệt vời.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, đây là việc sắp xếp các chỉ mục cho chúng tôi và cho chúng tôi biết chúng sẽ đến theo thứ tự nào.
‫Vì vậy, hãy xem mảng đáng tin cậy của chúng ta, một mảng mà chúng ta sẽ thấy một ví dụ khác về npr đó. sắp xếp tổ chức.
‫Đẹp và đơn giản.
‫Vì vậy, bạn có thể thấy điều này đã ở chế độ tự động nếu chúng ta sử dụng ag sort.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, đây là thứ tự mà các chỉ mục sẽ có số không một có ý nghĩa.
‫Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta muốn tìm số nhỏ nhất mà chỉ số nơi số nhỏ
‫nhất xuất phát, chúng ta có thể làm ag min a là 0.
‫Vì vậy, giá trị nhỏ nhất trong một đối số tối thiểu, chỉ số nó xuất hiện tại bằng không.
‫Chúng ta có thể làm tương tự với arg max khi chúng ta muốn giá trị lớn nhất của một.
‫Hai.
‫Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng tôi đã thực hiện giá trị tối đa trên mảng ngẫu nhiên của mình?
‫Xem lại tia ngẫu nhiên của chúng tôi một lần nữa.
‫Tối đa ngẫu nhiên, đúng.
‫Chúng tôi muốn biết vị trí số tối đa xuất hiện trong một trong các mảng này.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem những gì sẽ xảy ra.
‫Trước tiên, hãy làm một tab shift.
‫Trên thực tế trả về các chỉ số của các giá trị lớn nhất dọc theo một trục.
‫Được chứ.
‫Bốn.
‫Hừ!
‫Trục đó nằm trên?
‫Chà, điều đó không thực sự giúp ích cho chúng tôi.
‫Đi nào.
‫Trục bằng không.
‫Ồ, xong rồi.
‫Vì vậy, điều này sẽ cung cấp cho chúng ta các giá trị lớn nhất dọc theo trục bằng không.
‫Vì vậy, đây là 111.
‫Vì vậy chỉ mục một có giá trị lớn nhất.
‫Tôi nghĩ trục 0 sẽ dành cho các hàng.
‫Hãy cùng nhau tìm hiểu điều này.
‫ARG, tối đa, đây cũng là lúc tôi cảm thấy bối rối.
‫Nhìn vào các mảng khác nhau và cố gắng sắp xếp chúng có thể truy cập những gì xảy ra ở đây cho một mảng.
‫Được rồi, tôi tin rằng điều này sẽ diễn ra trong các cột.
‫Vì vậy, đây là nơi chúng tôi đang trở nên bối rối.
‫Vì vậy, chúng tôi có ở đây.
‫Đây là vị trí thứ tư.
‫Đây là con số cao nhất.
‫Ừ.
‫Vậy trục số không.
‫Sau đó, chúng tôi đi vào vị trí một.
‫Chúng ta có.
‫Số chín đây.
‫Ừ.
‫Trong hàng ba.
‫Cao nhất là một ở đây.
‫Vì vậy, năm là trong đó.
‫Vì vậy, sau đó ở mặt trái, chúng tôi chỉ đi xuống theo chiều dọc.
‫Bây giờ nếu chúng ta đi xuống theo chiều ngang.
‫Access Zero là gì.
‫Ở đây, chúng tôi có một là cao nhất và chúng tôi đang xem xét ba con số này.
‫Vì vậy, vâng, vị trí một.
‫Chuẩn rồi.
‫Sau đó, chúng tôi có một lần nữa.
‫Vì vậy, 012.
‫Vâng, đó là vị trí đầu tiên ở đó nếu chúng ta đi đến đây.
‫Chúng tôi có giá trị tối đa cho số không.
‫Vâng, không.
‫Vì vậy, đó là nơi cần một chút thực hành chỉ cần gõ các lệnh như thế này
‫và xem chúng và sau đó tự giải quyết.
‫Tôi đã làm việc này một thời gian rồi và tôi vẫn cảm thấy bối rối với các cách tiếp cận khác nhau của một cuộc đua trọng tài.
‫Vì vậy, đừng băn khoăn nếu bạn gặp khó khăn khi đi ồ điều này liên quan đến trục nào?
‫Đó là đôi khi việc xem các mảng như thế này hơi khó hiểu cho đến khi bạn thực sự gõ một
‫lệnh và sau đó quay lại các bước đã thực hiện.
‫Vậy chúng ta còn gì nữa?
‫Chà, tôi nghĩ rằng đúng vậy, điều đó có thể sẽ tổng hợp lại để sắp xếp các mảng.
‫Bây giờ, điều tuyệt vời về NumPy là tất cả các chức năng bạn đã thấy này có thể được
‫sử dụng qua mọi thời đại.
‫Vì vậy, đừng lo lắng nếu tất cả có vẻ quá sức mà chúng ta đã trải qua về thao tác so sánh
‫các mảng, sắp xếp các mảng, chơi xung quanh, tạo một số mảng của riêng bạn và thao tác chúng.
‫Hãy cố gắng sắp xếp chúng, cố gắng chấm các sản phẩm trên chúng và những thứ không.
‫Tôi sẽ sở hữu nhiều nhất khi tôi cố gắng tạo ra một số thứ từ những con số và một ví dụ thực tế thực
‫sự hữu ích.
‫Vì vậy, trước khi chúng ta kết thúc phần numpy, chúng ta hãy xem một ví dụ thực tế.