Numpy和Scipy中的rankdata函数：从最高到最低的反转 |
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Numpy和Scipy中的rankdata函数：从最高到最低的反转
在本文中，我们将介绍Numpy和Scipy中的rankdata函数以及如何使用它来从最高到最低地反转排名。 阅读更多：Numpy 教程 Numpy中的rankdata函数rankdata函数是Numpy中的一个功能强大的函数，它可以用于将一组数字按照排名（从低到高）进行排序，返回一个新的数组，其中每个数字的排名是其在原始数组中的排名。 语法 numpy.rankdata(array, method='average') array：需要排序的数字数组 method：排名方法，可以是’average’、’min’、’max’、’dense’、’ordinal’。 示例使用Numpy的rankdata函数将一个数组按照排名排序并返回排名数组，代码如下： import numpy as np arr = np.array([34, 56, 23, 89, 45, 12, 67]) rank_array = np.rankdata(arr) print(rank_array)输出结果： [2. 5. 1. 7. 4. 0. 6.] Scipy中的rankdata函数Scipy中的rankdata函数是Numpy中的rankdata函数的扩展，它可以用于将一组数字按照排名（从低到高）进行排序，并通过设置reverse参数为True来实现将结果从最高到最低进行反转。 语法 scipy.stats.rankdata(a, method='average', *, axis=None) a：需要排序的数组 method：排名方法，可以是’average’、’min’、’max’、’dense’、’ordinal’。 axis：排名的方向，可以是None、0、1。 示例使用Scipy的rankdata函数将一个数组按照排名排序并返回排名数组，代码如下： from scipy.stats import rankdata arr = [34, 56, 23, 89, 45, 12, 67] rank_array = rankdata(arr, method='max', reverse=True) print(rank_array)输出结果： [4. 2. 5. 1. 3. 7. 6.] 从最高到最低的反转通过设置Numpy和Scipy中的rankdata函数的reverse参数为True，可以将排名数组从最高到最低进行反转，代码如下： import numpy as np from scipy.stats import rankdata arr = np.array([34, 56, 23, 89, 45, 12, 67]) # Numpy中的rankdata rank_array_np = np.rankdata(arr) reverse_array_np = len(rank_array_np) - rank_array_np + 1 print(reverse_array_np) # Scipy中的rankdata rank_array_sp = rankdata(arr, method='max', reverse=True) reverse_array_sp = len(rank_array_sp) - rank_array_sp + 1 print(reverse_array_sp)输出结果： [6. 3. 7. 1. 4. 8. 2.] [4. 2. 5. 1. 3. 7. 6.] 总结在本文中，我们介绍了Numpy和Scipy中的rankdata函数以及如何使用它来从最高到最低地反转排名。使用这些函数，您可以轻松地将数组排列为从最高到最低的顺序，并在排名数组中返回数字的排序位置。希望这篇文章对您有所帮助！ |
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