python的shape，sum，tile等用法

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python中的sum方法和axis设置，例子：

>>> import numpy as np
>>> a=np.sum([[0,1,2],[2,1,3]])
>>> a
9
>>> a.shape
()
>>> a=np.sum([[0,1,2],[2,1,3]],axis=0)
>>> a
array([2, 2, 5])
>>> a.shape
(3,)
>>> a=np.sum([[0,1,2],[2,1,3]],axis=1)
>>> a
array([3, 6])
>>> a.shape
(2,)

在看机器学习实战这本书时，遇到numpy.tile(A,B)函数，愣是没看懂怎么回事，装了numpy模块后，实验了几把，原来是这样子：

重复A，B次，这里的B可以时int类型也可以是元组类型。

>>> import numpy
>>> numpy.tile([0,0],5)#在列方向上重复[0,0]5次，默认行1次
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])
>>> numpy.tile([0,0],(1,1))#在列方向上重复[0,0]1次，行1次
array([[0, 0]])
>>> numpy.tile([0,0],(2,1))#在列方向上重复[0,0]1次，行2次
array([[0, 0],
       [0, 0]])
>>> numpy.tile([0,0],(3,1))
array([[0, 0],
       [0, 0],
       [0, 0]])
>>> numpy.tile([0,0],(1,3))#在列方向上重复[0,0]3次，行1次
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0]])
>>> numpy.tile([0,0],(2,3))<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">#在列方向上重复[0,0]3次，行2次</span>
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0]])

在Python中使用help帮助

>>> import numpy
>>> help(numpy.argsort)
Help on function argsort in module numpy.core.fromnumeric:


argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None)
    Returns the indices that would sort an array.
    
    Perform an indirect sort along the given axis using the algorithm specified
    by the `kind` keyword. It returns an array of indices of the same shape as
    `a` that index data along the given axis in sorted order.

从中可以看出argsort函数返回的是数组值从小到大的索引值

Examples
    --------
    One dimensional array:一维数组
    
    >>> x = np.array([3, 1, 2])
    >>> np.argsort(x)
    array([1, 2, 0])
    
    Two-dimensional array:二维数组
    
    >>> x = np.array([[0, 3], [2, 2]])
    >>> x
    array([[0, 3],
           [2, 2]])
    
    >>> np.argsort(x, axis=0) #按列排序
    array([[0, 1],
           [1, 0]])
    
    >>> np.argsort(x, axis=1) #按行排序
    array([[0, 1],
           [0, 1]])

#######################################

例1：

>>> x = np.array([3, 1, 2])
>>> np.argsort(x) #按升序排列
array([1, 2, 0])
>>> np.argsort(-x) #按降序排列
array([0, 2, 1])

>>> x[np.argsort(x)] #通过索引值排序后的数组
array([1, 2, 3])
>>> x[np.argsort(-x)]
array([3, 2, 1])

另一种方式实现按降序排序：

>>> a = x[np.argsort(x)]
>>> a
array([1, 2, 3])
>>> a[::-1]
array([3, 2, 1])