python中一些函数使用（tile，排序，搜索，计数）

knn（k-近邻）算法的过程中用到了tile函数，记录下来此函数的用法：

函数原型：numpy.tile(A,reps) #简单理解是此函数将A进行重复输出

   函数格式tile(A,reps)

　　A和reps都是array_like

　　A的类型众多，几乎所有类型都可以：array, list, tuple, dict, matrix以及基本数据类型int, string, float以及bool类型。

　　reps的类型也很多，可以是tuple，list, dict, array, int, bool.但不可以是float, string, matrix类型。

计较常用的形式有两种，是将A简单进行一维重复输出，和将A进行二维重复后输出。

一维重复：

1 import numpy as np
2 a = [[1,2,3],[4,5,5]]
3 b = np.tile(a,3)
4 print(b)
5
6 #输出为
7 #[[1 2 3 1 2 3 1 2 3]
8 # [4 5 5 4 5 5 4 5 5]]

二维重复：#上面的一维重复相当于 b = np.tile(a,[1,3])

 1 import numpy as np2 a = [[1,2,3],[4,5,5]]3 b = np.tile(a,[2,3])4 print(b)5 6 #输出为：7 #[[1 2 3 1 2 3 1 2 3]8 # [4 5 5 4 5 5 4 5 5]9 # [1 2 3 1 2 3 1 2 3]
10 # [4 5 5 4 5 5 4 5 5]]

操作示例


>>> tile(1,2)
array([1, 1])>>> tile((1,2,3),3)
array([1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3])>>> tile(a,2)
array([[1, 2, 3, 1, 2, 3],[4, 5, 5, 4, 5, 5]])>>> b=[1,3,5]
>>> tile(b,[2,3])
array([[1, 3, 5, 1, 3, 5, 1, 3, 5],[1, 3, 5, 1, 3, 5, 1, 3, 5]])>>> a=[[1,2,3],[5,4]]
>>> tile(a,[2,3])
array([[[1, 2, 3], [5, 4], [1, 2, 3], [5, 4], [1, 2, 3], [5, 4]],[[1, 2, 3], [5, 4], [1, 2, 3], [5, 4], [1, 2, 3], [5, 4]]])

numpy排序、搜索和计数函数和方法：

排序Sorting

sort(a[, axis, kind, order]) Return a sorted copy of an array.
lexsort(keys[, axis]) Perform an indirect sort using a sequence of keys.
argsort(a[, axis, kind, order]) Returns the indices that would sort an array.
ndarray.sort([axis, kind, order]) Sort an array, in-place.
msort(a) Return a copy of an array sorted along the first axis.
sort_complex(a) Sort a complex array using the real part first, then the imaginary part.
partition(a, kth[, axis, kind, order]) Return a partitioned copy of an array.
argpartition(a, kth[, axis, kind, order])

python列表排序
list.sort()一般用法：list.sort(axis = None, key=lambdax:x[1],reverse = True)
或者使用内置函数sorted():

sorted(data.tolist(), key=lambda x: x[split])

[python函数：内置函数]
用ndarray.sort内建函数排序
数组的sort()方法用于对数组进行排序，它将改变数组的内容。
ndarray.sort()没有key参数，那怎么编写比较函数comparator?
示例

list1 = [[1, 3, 2], [3, 5, 4]]
array = numpy.array(list1)
array.sort(axis=1)
print(array)[[1 2 3][3 4 5]]

sort内建函数是就地排序，会改变原有数组，不同于Python中自带的sorted函数和numpy.sort通用函数，参数也不一样。
sort内建函数返回值为None,所以不能有这样的语法：array.sort(axis=1)[：5]，这相当于是对None类型进行切片操作
矩阵按其第一列元素大小顺序来对整个矩阵进行行排序
mat1=mat1[mat1[:,0].argsort()]
用numpy.sort通用函数排序
np.sort()函数则返回一个新数组，不改变原始数组(类似于python中自带的sorted函数，但numpy中没有sorted函数，参数也不一样)。
它们的axis参数默认值都为-1,即沿着数组的最后一个轴进行排序。 np.sort()函数的axis参数可以设置为None,此时它将得到平坦化之后进行排序的新数组。

>>> np.sort(a) #对每行的数据进行排序array([[1, 3, 6, 7, 9],[1, 2, 3,5, 8],[0, 4,8, 9, 9]，[0, 1,5, 7, 9]])
>>> np.sort(a, axis=0) #对每列的数据进行排序 array([[5,1,1, 4, 0],[7, 1, 3, 6, 0]，[9, 5, 9, 7, 2],[9, 8, 9'8, 3]])
升序排序的实现:
list1 = [[1,3,2], [3,5,4]]
array = numpy.array(list1)
array = sort(array, axis=1)   #对第1维升序排序

#array = sort(array, axis=0)   #对第0维
print(array)
[[1 2 3][3 4 5]]
降序排序的实现:
#array = -sort(-array, axis=1)   #降序
[[3 2 1][5 4 3]]

用numpy.argsort通用函数排序
argsort函数用法(numpy-ref-1.8.1P1240)
argsort()返冋数组的排序下标，axis参数的默认值为-1。
argsort(a, axis=-1, kind=’quicksort’, order=None)
Returns the indices that would sort an array.
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]])>>> xarray([[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]])>>> 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])

Note: 当然也可以升序排序，在处理的时候处理成降序也行，如np.argsort(index[c])[:-MAX_K:-1]
另一种方式实现按降序排序（不能用于多维数组）

>>> a
array([1, 2, 3])
>>> a[::-1]
array([3, 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)]    #不能用于二维存取！！
array([3, 2, 1])
多维数组的降序排序
list1 = [[1, 3, 2], [3, 1, 4]]
a = numpy.array(list1)
a = numpy.array([a[line_id,i] for line_id, i in enumerate(argsort(-a, axis=1))])
print(a)[[3 2 1][4 3 1]]list1 = [[1, 3, 2], [3, 1, 4]]
a = numpy.array(list1)
sindx = argsort(-a, axis=1)
indx = numpy.meshgrid(*[numpy.arange(x) for x in a.shape], sparse=True,indexing='ij')
indx[1] = sindx
a = a[indx]
print(a)[[3 2 1][4 3 1]]list1 = [[1, 3, 2], [3, 1, 4]]
a = numpy.array(list1)
a = -sort(-a, axis=1)
print(a)[[3 2 1][4 3 1]]

搜索Searching
一般numpy数组搜索到某些值后都要进行另外一些操作（如赋值、替换）。
比如替换numpy数组中值为0的元素为1， a[a == 0] = 1
更复杂的筛选可以通过np.minimum(arr, 255)或者result = np.clip(arr, 0, 255)实现。
argmax(a[, axis, out]) Returns the indices of the maximum values along an axis.
nanargmax(a[, axis]) Return the indices of the maximum values in the specified axis ignoring NaNs.
argmin(a[, axis, out]) Returns the indices of the minimum values along an axis.
nanargmin(a[, axis]) Return the indices of the minimum values in the specified axis ignoring NaNs.
argwhere(a) Find the indices of array elements that are non-zero, grouped by element.
nonzero(a) Return the indices of the elements that are non-zero.
flatnonzero(a) Return indices that are non-zero in the flattened version of a.
where(condition, [x, y]) Return elements, either from x or y, depending on condition.
searchsorted(a, v[, side, sorter]) Find indices where elements should be inserted to maintain order.
extract(condition, arr) Return the elements of an array that satisfy some condition.
最值
用min()和max()可以计算数组的最大值和最小值，而ptp()计算最大值和最小值之间的差。
它们都有axis和out两个参数。
用argmax()和argmin()可以求最大值和最小值的下标。如果不指定axis参数，就返回平坦化之后的数组下标。

>>> np.argmax(a) #找到数组a中最大值的下标，有多个最值时得到第一个最值的下标
2
>>> a.ravel()[2] #求平坦化之后的数组中的第二个元素9
可以通过unravel_index()将一维下标转换为多维数组中的下标，它的第一个参数为一维下标值，第二个参数是多维数组的形状。
>>> idx = np.unravel_index(2, a.shape)
>>> idx
(0, 2)
>>> a[idx]
9

当使用axis参数时，可以沿着指定的轴计算最大值的下标。
例如下面的结果表示，在数组 a中，第0行中最大值的下标为2,第1行中最大值的下标为3:

>>> idx = np.argmax(a, axis=1)
>>> idx
array([2, 3, 0, 0])

使用idx选择出每行的最大值:

>>> a[xrange(a.shape[0]),idx]
array([9, 8, 9, 9])
nonzero(a)

返回非0元素的下标位置
其实不就是a != 0吗？
元素查找where
查找某个元素的位置
given a Numpy array, array, and a value, item, to search for.
itemindex = numpy.where(array==item)
The result is a tuple with first all the row indices, then all the column indices.
只查找一维array的第一个位置
array.tolist().index(1)
itemindex = np.argwhere(array==item)[0]; array[tuple(itemindex)]
Note:np.argwhere(a) is the same as np.transpose(np.nonzero(a)).The output of argwhere is not suitable for indexing arrays.For this purpose use where(a) instead.index = numpy.nonzero(first_array == item)[0][0]
[Is there a Numpy function to return the first index of something in an array?]
分段函数
{像python中的x = y if condition else z 或者 C语言里面的 condition？a：b，判断条件是否正确，正确则执行a，否则b}
where函数
where(condition, [x, y])
例1：计算两个矩阵的差，然后将残差进行平方

def f_norm_1(data, estimate):residule = 0for row_index in range(data.shape[0]):for column_index in range(data.shape[1]):if data[row_index][column_index] != 0:residule += (data[row_index][column_index] - estimate[row_index][column_index]) ** 2return residule
def f_norm_2(data, estimate) return sum(where(data != 0, (data-estimate) **2, 0))

因为我需要的是考虑矩阵稀疏性，所以不能用内置的norm，函数1是用普通的python写的，不太复杂，对于规模10*10的矩阵，计算200次耗时0.15s，函数2使用了where函数和sum函数，这两个函数都是为向量计算优化过的，不仅简洁，而且耗时仅0.03s, 快了有五倍，不仅如此，有人将NumPy和matlab做过比较，NumPy稍快一些，这已经是很让人兴奋的结果。
例2：

>>> x=np.arange(10)
>>> np.where(x<5,9-x,x)
array([9, 8, 7, 6, 5, 5, 6, 7, 8, 9])

表示的是产生一个数组0～9，然后得到另一个数组，这个数组满足：当x<5的时候它的值变为9-x,否则保持为x)。
select函数

out = select(condlist, choicelist, default=0)

其中，condlist是一个长度为N的布尔数组列表，choicelist是一个长度为N的储存候选值的数组列表，所有数组的长度都为M.如果列表元素不是数组而是单个数值，那么它相当于元素值都相同且长度为M的数组。对于从0到M-1的数组下标i,从布尔数组列表中找出满足条件“condlist[j][i]=True”的 j的最小值，则“out[i]=choicelist[j][i]”，其中out是select()的返回数组。choicelist的最后一个元素为True,表示前面所有条件都不满足时，将使用choicelist的最后一个数组中的值。也可以用default参数指定条件都不满足时的候选值数组。

>>> np.select([x<2,x>6,True],[7-x,x,2*x])
array([ 7,  6,  4,  6,  8, 10, 12,  7,  8,  9])

表示的是当x满足第一个条件时，执行7-x,当x满足第二个条件事执行x,当二者都不满足的时候执行2*x。

piecewise()
piecewise(x, condlist, funclist)

前面两个函数都比较耗内存，所以引入piecewise()，因为它只有在满足条件的时候才计算。也就是where()和select()的所有参数都需要在调用它们之前完成计算，因此下面的实例中NumPy会计算下面4个数组：x>=c, x

np.piecewise(x, [x < 0, x >= 0], [-1, 1])
x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> np.piecewise(x, [x<2,x>6], [lambda x:7-x,lambda x:x,lambda x:2*x])
array([7, 6, 0, 2, 4, 6, 8, 0, 1, 2])

Note: piecewise中funclist如果不是数值而是函数时要使用lambda表达式，不能使用简单表达式7-x，否则会出错，如ValueError: NumPy boolean array indexing assignment cannot assign 10 input values to the 2 output values where the mask is true。
[numpy.piecewise]
实例
用一个分段函数描述三角波：

def triangle_wave(x, c, c0, hc):x = x - x.astype(np.int) #三角波的周期为1，因此只取x坐标的小数部分进行计算 return np.where(x>=c,0,np.where(x<c0, x/c0*hc, (c-x)/(c-c0)*hc))

由于三角波形分为三段，因此需要两个嵌套的where()进行计算.由于所有的运算和循环都在C语言级别完成，因此它的计算效率比frompyfunc()高。
随着分段函数的分段数量的增加，需要嵌套更多层where(),但这样做不便于程序的编写和阅读。可以用select()解决这个问题。

def triangle._wave2(x, c, c0, hc):x = x - x.astype(np.int)return np.select([x>=c, x<c0, True], [0, x/c0*hc, (c-x)/(c-c0)*hc])

也可以使用default:return np.select([x>=c, x

def triangle_wave3(x, c, c0, hc):x = x - x.astype(np.int) return np.piecewise(x,[x>=c, x<c0],[0, # x>=clambda x: x/c0*hc, # x<c0lambda x: (c-x)/(c-c0)*hc]) # else

使用piecewise()的好处在于它只计算需要计算的值.因此在上面的例子中，表达式 “x/c0*hc”和“(c-x)/(c-c0)*hc”只对输入数组x中满足条件的部分进行计算。
调用

x = np.linspace(0, 2, 1000)
y4= triangle_wave3(x,0.6, 0.4, 1.0)

计数Counting
count_nonzero(a) Counts the number of non-zero values in the array a.
统计numpy数组中非0元素的个数。
0-1array统计1个数
统计0-1array有多少个1，两种方式
np.count_nonzero(fs_predict_array)
fs_predict_array.sum()
count_nonzero速度更快，大概1.6倍快。
统计多维数组所有元素出现次数
使用pandas顶级函数pd.value_counts，value_counts是一个顶级pandas方法，可用于任何数组或序列：

>>> pd.value_counts(obj.values, sort=False)`

本文记录了python中numpy库中的一些函数的使用。

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