NUMPY
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Sắp xếp mảng NumPy theo hàng và theo cột sử dụng NumPy trong Python

Trong bài viết này, mình sẽ cùng nhau tìm hiểu cách sắp xếp mảng NumPy theo hàng và theo cột. Bài tập này giúp bạn làm quen với cách làm việc với mảng NumPy và thực hiện việc sắp xếp theo các chiều khác nhau.

Đề bài:

Sắp xếp mảng NumPy sau

Trường hợp 1 : Sắp xếp mảng theo hàng thứ hai

Trường hợp 2 : Sắp xếp mảng theo cột thứ 2

sampleArray = numpy.array([[34,43,73],[82,22,12],[53,94,66]])

Bước 1: Import thư viện NumPy

Đầu tiên, hãy import thư viện NumPy để có thể làm việc với mảng.

import numpy as np

Bước 2: Tạo mảng NumPy

Mình sử dụng mã sau để tạo mảng NumPy đã cho:

sampleArray = np.array([[34, 43, 73],
                        [82, 22, 12],
                        [53, 94, 66]])

Bước 3: Sắp xếp mảng theo hàng thứ hai

Mình sử dụng hàm np.sort() để sắp xếp mảng theo hàng thứ hai. Chú ý rằng việc sắp xếp này sẽ tạo ra một bản sao của mảng gốc.

sorted_by_row = np.sort(sampleArray, axis=1)

Bước 4: Sắp xếp mảng theo cột thứ hai

Mình sử dụng hàm np.argsort() để lấy chỉ số sắp xếp theo cột thứ hai và sau đó sử dụng chỉ số này để sắp xếp lại mảng ban đầu.

indices = np.argsort(sampleArray[:, 1])
sorted_by_column = sampleArray[indices]

Bước 5: In kết quả sắp xếp

Cuối cùng sử dụng hàm print() để in kết quả sắp xếp theo hàng và theo cột.

print("Mảng sau khi sắp xếp theo hàng thứ hai:")
print(sorted_by_row)

print("Mảng sau khi sắp xếp theo cột thứ hai:")
print(sorted_by_column)

Kết quả

Khi bạn chạy chương trình, bạn sẽ nhận được kết quả sau:

Mảng sau khi sắp xếp theo hàng thứ hai:
[[34 43 73]
 [12 22 82]
 [53 66 94]]

Mảng sau khi sắp xếp theo cột thứ hai:
[[82 22 12]
 [34 43 73]
 [53 94 66]]

Chúc mừng bạn đã thành công sắp xếp mảng NumPy theo hàng và theo cột. Bài tập này giúp bạn làm quen với cách sắp xếp các phần tử trong mảng theo các chiều khác nhau. Chúc các bạn thành công và tiếp tục khám phá NumPy trong Python!

test php

Bài giải

-------------------- ######## --------------------

Câu hỏi thường gặp liên quan:

Cùng chuyên mục:

Các cách tối ưu quy trình MLOps Với Python

Các cách tối ưu quy trình MLOps Với Python

Kết hợp DevOps với MLOps trong Python

Kết hợp DevOps với MLOps trong Python

Tích hợp Docker và Kubernetes với MLOps trong Python

Tích hợp Docker và Kubernetes với MLOps trong Python

Tìm hiểu về MLOps trong Python

Tìm hiểu về MLOps trong Python

Phạm vi số float của Python

Phạm vi số float của Python

Bài tập Python : Pandas trong Python

Bài tập Python : Pandas trong Python

Hướng dẫn kết nối Python PostgreSQL bằng Psycopg2

Hướng dẫn kết nối Python PostgreSQL bằng Psycopg2

Kết nối cơ sở dữ liệu MySQL Python

Kết nối cơ sở dữ liệu MySQL Python

Bài tập Python: Lập trình cơ sở dữ liệu trong Python

Bài tập Python: Lập trình cơ sở dữ liệu trong Python

Tạo số ngẫu nhiên trong một phạm vi bằng Python

Tạo số ngẫu nhiên trong một phạm vi bằng Python

Bài tập Python : Tạo dữ liệu ngẫu nhiên trong Python

Bài tập Python : Tạo dữ liệu ngẫu nhiên trong Python

Bài tập Python : Matplotlib trong Python

Bài tập Python : Matplotlib trong Python

Bài tập Python: JSON trong Python

Bài tập Python: JSON trong Python

Bài tập Python: Lập trình hướng đối tượng (OOP) trong Python

Bài tập Python: Lập trình hướng đối tượng (OOP) trong Python

TimeDelta trong Python

TimeDelta trong Python

Chuyển chuỗi Python thành DateTime trong Python

Chuyển chuỗi Python thành DateTime trong Python

Bài tập Python: DateTime trong Python

Bài tập Python: DateTime trong Python

Bài tập Python: Tuple trong Python

Bài tập Python: Tuple trong Python

Bài tập Python: Set trong Python

Bài tập Python: Set trong Python

Bài tập Python: Dictionary trong Python

Bài tập Python: Dictionary trong Python

Top