此处将为大家介绍关于NumPy排序、查找、计数的详细内容，并且为您解答有关numpy排序输出索引和数值的相关问题，此外，我们还将为您介绍关于"importnumpyasnp"ImportError:N
此处将为大家介绍关于NumPy 排序、查找、计数的详细内容，并且为您解答有关numpy排序输出索引和数值的相关问题，此外，我们还将为您介绍关于"import numpy as np" ImportError: No module named numpy、3.7Python 数据处理篇之 Numpy 系列 (七)---Numpy 的统计函数、Anaconda Numpy 错误“Importing the Numpy C Extension Failed”是否有另一种解决方案、cvxpy 和 numpy 之间的版本冲突：“针对 API 版本 0xe 编译的模块，但此版本的 numpy 是 0xd”的有用信息。
本文目录一览：- NumPy 排序、查找、计数（numpy排序输出索引和数值）
- "import numpy as np" ImportError: No module named numpy
- 3.7Python 数据处理篇之 Numpy 系列 (七)---Numpy 的统计函数
- Anaconda Numpy 错误“Importing the Numpy C Extension Failed”是否有另一种解决方案
- cvxpy 和 numpy 之间的版本冲突：“针对 API 版本 0xe 编译的模块，但此版本的 numpy 是 0xd”
NumPy 排序、查找、计数（numpy排序输出索引和数值）
NumPy中提供了各种排序相关的函数。这些排序函数实现了不同的排序算法，每个算法的特点是执行速度、最坏情况性能、所需的工作空间和算法的稳定性。下表为三种排序算法的比较。
<table> <tbody><tr> <th>种类</th> <th>速度</th> <th>最差情况</th> <th>工作区</th> <th>稳定性</th> </tr> <tr> <td>‘quicksort’</td> <td>1</td> <td>O(n^2)</td> <td>0</td> <td>no</td> </tr> <tr> <td>‘mergesort’</td> <td>2</td> <td>O(n*log(n))</td> <td>~n/2</td> <td>yes</td> </tr> <tr> <td>‘heapsort’</td> <td>3</td> <td>O(n*log(n))</td> <td>0</td> <td>no</td> </tr> </tbody></table>
numpy.sort()
sort()对数组进行排序，返回排好序的数组副本。可以指定轴方向。
函数语法:
numpy.sort(a, axis, kind, order)
参数
- a 待排序数组
- axis 指定排序的轴。如果没有，按最后一个轴排序。
- kind 默认是‘quicksort’
- order 指定排序字段
示例
import numpy as np
a = np.array([[3,7],[9,1]])
print (''数组:'' )
print (a)
print (''\n'')
print (''排序:'' )
print (np.sort(a))
print (''\n'')
print (''轴 0 排序:'')
print (np.sort(a, axis = 0))
print (''\n'')
# 排序函数中的顺序参数
dt = np.dtype([(''name'', ''S10''),(''age'', int)])
a = np.array([("kevin", 21),("peter",25),("tony", 17), ("mike",27)], dtype = dt)
print (''数组:'')
print (a)
print (''\n'')
print (''按 name 排序:'')
print (np.sort(a, order = ''name''))
输出
数组:
[[3 7]
[9 1]]
排序:
[[3 7]
[1 9]]
轴 0 排序:
[[3 1]
[9 7]]
数组:
[(b''kevin'', 21) (b''peter'', 25) (b''tony'', 17) (b''mike'', 27)]
按 name 排序:
[(b''kevin'', 21) (b''mike'', 27) (b''peter'', 25) (b''tony'', 17)]
numpy.argsort()
该函数先对数组进行排序，然后提取排序后的数组索引，以数组形式返回，原数组不会被修改，通过索引可以得到排序结果。
示例
import numpy as np
x = np.array([3, 1, 2])
print (''数组x:'')
print (x)
print (''\n'')
print (''将argsort()应用于x:'')
y = np.argsort(x)
print (y)
print (''\n'')
print (''按排序顺序重建原始数组:'' )
print (x[y])
print (''\n'')
print (''使用循环重构原始数组:'')
for i in y:
print (x[i])
输出
数组x:
[3 1 2]
将argsort()应用于x:
[1 2 0]
按排序顺序重建原始数组:
[1 2 3]
使用循环重构原始数组:
1
2
3
numpy.lexsort()
用于对多个序列进行排序，类似于SQL中的ORDERBY多个字段：ORDER BY 字段1， 字段2， 字段3。可以想象成对电子表格进行排序，每一列代表一个序列，越后面的列优先级越高。
原数组不会被修改，该函数提取排序后的数组索引，以数组形式返回，通过索引可以得到排序结果。
示例
import numpy as np
a = np.array([''a'',''b'',''c'',''d'',''e''])
b = np.array([12, 90, 380, 12, 211])
ind = np.lexsort((a,b))
print("打印排序后的数组索引:")
print(ind)
print("使用索引对数组排序:")
for i in ind:
print(a[i],b[i])
输出
打印排序后的数组索引:
[0 3 1 4 2]
使用索引对数组排序:
a 12
d 12
b 90
e 211
c 380
numpy.argmax() 与 numpy.argmin()
这两个函数分别返回指定轴上，最大和最小元素的索引。
示例
import numpy as np
a = np.array([[30,40,70],[80,20,10],[50,90,60]])
print (''数组:'')
print (a)
print (''\n'')
print (''应用argmax()函数:'')
print (np.argmax(a, 0))
print (''\n'')
print (''应用argmin()函数:'')
print (np.argmin(a, 0) )
print (''\n'')
输出
数组:
[[30 40 70]
[80 20 10]
[50 90 60]]
应用argmax()函数:
[1 2 0]
应用argmin()函数:
[0 1 1]
numpy.nonzero()
该函数返回数组中非零元素的索引。
示例
import numpy as np
b = np.array([12, 90, 380, 12, 211])
print("打印原始数组\n", b)
print (''\n'')
print("打印非零元素的位置")
print(b.nonzero())
输出
打印原始数组
[ 12 90 380 12 211]
打印非零元素的位置
(array([0, 1, 2, 3, 4]),)
numpy.where()
该函数查找数组中符合条件的元素，返回其索引。
示例
import numpy as np
b = np.array([12, 90, 380, 12, 211])
print(np.where(b>12))
c = np.array([[20, 24],[21, 23]])
print(np.where(c>20))
输出
(array([0, 1, 1]), array([1, 0, 1]))
numpy.extract()
该函数返回数组中符合条件的元素。
示例
import numpy as np
b = np.array([12, 90, 380, 12, 211])
print(np.extract(b>12, b))
c = np.array([[20, 24],[21, 23]])
print(np.extract(c>20, c))
输出
[ 90 380 211]
[24 21 23]
"import numpy as np" ImportError: No module named numpy
问题：没有安装 numpy
解决方法：
下载文件，安装
numpy-1.8.2-win32-superpack-python2.7
安装运行 import numpy，出现
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#2>", line 1, in <module>
import numpy
File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 153, in <module>
from . import add_newdocs
File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\add_newdocs.py", line 13, in <module>
from numpy.lib import add_newdoc
File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\lib\__init__.py", line 8, in <module>
from .type_check import *
File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\lib\type_check.py", line 11, in <module>
import numpy.core.numeric as _nx
File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\core\__init__.py", line 6, in <module>
from . import multiarray
ImportError: DLL load failed: %1 不是有效的 Win32 应用程序。原因是：python 装的是 64 位的，numpy 装的是 32 位的
重新安装 numpy 为：numpy-1.8.0-win64-py2.7
3.7Python 数据处理篇之 Numpy 系列 (七)---Numpy 的统计函数
目录
[TOC]
前言
具体我们来学 Numpy 的统计函数
（一）函数一览表
调用方式：np.*
| .sum(a) | 对数组 a 求和 |
|---|---|
| .mean(a) | 求数学期望 |
| .average(a) | 求平均值 |
| .std(a) | 求标准差 |
| .var(a) | 求方差 |
| .ptp(a) | 求极差 |
| .median(a) | 求中值，即中位数 |
| .min(a) | 求最大值 |
| .max（a) | 求最小值 |
| .argmin(a) | 求最小值的下标，都处里为一维的下标 |
| .argmax(a) | 求最大值的下标，都处里为一维的下标 |
| .unravel_index(index, shape) | g 根据 shape, 由一维的下标生成多维的下标 |
（二）统计函数 1
（1）说明
（2）输出
.sum(a)
.mean(a)
.average(a)
.std(a)
.var(a)
（三）统计函数 2
（1）说明
（2）输出
.max(a) .min(a)
.ptp(a)
.median(a)
.argmin(a)
.argmax(a)
.unravel_index(index,shape)
作者：Mark
日期：2019/02/11 周一
Anaconda Numpy 错误“Importing the Numpy C Extension Failed”是否有另一种解决方案
如何解决Anaconda Numpy 错误“Importing the Numpy C Extension Failed”是否有另一种解决方案？
希望有人能在这里提供帮助。我一直在绕圈子一段时间。我只是想设置一个 python 脚本，它将一些 json 数据从 REST API 加载到云数据库中。我在 Anaconda 上设置了一个虚拟环境（因为 GCP 库推荐这样做），安装了依赖项，现在我只是尝试导入库并向端点发送请求。 我使用 Conda（和 conda-forge）来设置环境并安装依赖项，所以希望一切都干净。我正在使用带有 Python 扩展的 VS 编辑器作为编辑器。 每当我尝试运行脚本时，我都会收到以下消息。我已经尝试了其他人在 Google/StackOverflow 上找到的所有解决方案，但没有一个有效。我通常使用 IDLE 或 Jupyter 进行脚本编写，没有任何问题，但我对 Anaconda、VS 或环境变量（似乎是相关的）没有太多经验。 在此先感谢您的帮助！
\Traceback (most recent call last):
File "C:\Conda\envs\gcp\lib\site-packages\numpy\core\__init__.py",line 22,in <module>
from . import multiarray
File "C:\Conda\envs\gcp\lib\site-packages\numpy\core\multiarray.py",line 12,in <module>
from . import overrides
File "C:\Conda\envs\gcp\lib\site-packages\numpy\core\overrides.py",line 7,in <module>
from numpy.core._multiarray_umath import (
ImportError: DLL load Failed while importing _multiarray_umath: The specified module Could not be found.
During handling of the above exception,another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "c:\API\citi-bike.py",line 4,in <module>
import numpy as np
File "C:\Conda\envs\gcp\lib\site-packages\numpy\__init__.py",line 150,in <module>
from . import core
File "C:\Conda\envs\gcp\lib\site-packages\numpy\core\__init__.py",line 48,in <module>
raise ImportError(msg)
ImportError:
IMPORTANT: PLEASE READ THIS FOR ADVICE ON HOW TO SOLVE THIS ISSUE!
Importing the numpy C-extensions Failed. This error can happen for
many reasons,often due to issues with your setup or how NumPy was
installed.
We have compiled some common reasons and troubleshooting tips at:
https://numpy.org/devdocs/user/troubleshooting-importerror.html
Please note and check the following:
* The Python version is: python3.9 from "C:\Conda\envs\gcp\python.exe"
* The NumPy version is: "1.21.1"
and make sure that they are the versions you expect.
Please carefully study the documentation linked above for further help.
Original error was: DLL load Failed while importing _multiarray_umath: The specified module Could not be found.
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）
cvxpy 和 numpy 之间的版本冲突：“针对 API 版本 0xe 编译的模块，但此版本的 numpy 是 0xd”
如何解决cvxpy 和 numpy 之间的版本冲突：“针对 API 版本 0xe 编译的模块，但此版本的 numpy 是 0xd”？
我正在尝试升级一些软件包并为现有的 Python 程序整合我的 requirements.txt，以便将其移至 docker 容器。
这个容器将基于 tensorflow docker 容器，这决定了我必须使用的一些包版本。我们在 windows 下工作，我们希望能够在我们的机器上本地运行该程序（至少在一段时间内）。所以我需要找到一个适用于 docker 和 Windows 10 的配置。
Tensorflow 2.4.1 需要 numpy~=1.19.2。使用 numpy 1.20 时，pip 会抱怨 numpy 1.20 是一个不兼容的版本。
但是在使用 numpy~=1.19.2 时，导入 cvxpy 时出现以下错误。 pip 安装所有软件包都很好：
RuntimeError: module compiled against API version 0xe but this version of numpy is 0xd
Traceback (most recent call last):
File "test.py",line 1,in <module>
import cvxpy
File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\__init__.py",line 18,in <module>
from cvxpy.atoms import *
File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\atoms\__init__.py",line 20,in <module>
from cvxpy.atoms.geo_mean import geo_mean
File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\atoms\geo_mean.py",in <module>
from cvxpy.utilities.power_tools import (fracify,decompose,approx_error,lower_bound,File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\utilities\power_tools.py",in <module>
from cvxpy.atoms.affine.reshape import reshape
File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\atoms\affine\reshape.py",in <module>
from cvxpy.atoms.affine.hstack import hstack
File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\atoms\affine\hstack.py",in <module>
from cvxpy.atoms.affine.affine_atom import AffAtom
File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\atoms\affine\affine_atom.py",line 22,in <module>
from cvxpy.cvxcore.python import canonInterface
File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\cvxcore\python\__init__.py",line 3,in <module>
import _cvxcore
ImportError: numpy.core.multiarray Failed to import
重现步骤：
1.)
在 Windows 10 下创建一个新的 Python 3.8 venv 并激活它
2.) 通过 requirements.txt 安装以下 pip install -r requirements.txt：
cvxpy
numpy~=1.19.2 # tensorflow 2.4.1 requires this version
3.) 通过 test.py
python test.py
import cvxpy
if __name__ == ''__main__'':
pass
如果我想使用 tensorflow 2.3，也会发生同样的事情。在这种情况下需要 numpy~=1.18，错误完全相同。
搜索错误发现很少的命中，可悲的是没有帮助我。
我该怎么做才能解决这个问题？
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）
今天关于NumPy 排序、查找、计数和numpy排序输出索引和数值的讲解已经结束，谢谢您的阅读，如果想了解更多关于"import numpy as np" ImportError: No module named numpy、3.7Python 数据处理篇之 Numpy 系列 (七)---Numpy 的统计函数、Anaconda Numpy 错误“Importing the Numpy C Extension Failed”是否有另一种解决方案、cvxpy 和 numpy 之间的版本冲突：“针对 API 版本 0xe 编译的模块，但此版本的 numpy 是 0xd”的相关知识，请在本站搜索。
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