您的当前位置：首页>全部文章>文章详情

【Python】Python程序用于按列对2D数组进行排序

CrazyPanda发表于：2024-01-14 23:04:06浏览：322次TAG：

当声明二维数组或二维数组时，它被视为矩阵。所以，我们知道矩阵由行和列组成。按升序或降序对属于矩阵特定列的元素进行排序的过程称为跨列对 2D 数组进行排序。让我们考虑一个算法和一个输入输出场景，以了解这个概念的确切应用。

输入输出场景

考虑一个二维数组。

arr =  [[ 7, 9, 5, 7 ], [9, 5, 9, 4], [2, 7, 8, 6], [ 8, 6, 6, 5]]

上述二维数组的矩阵表示如下 -

7   9   5   7
9   5   9   4
2   7   8   6
8   6   6   5

现在，让我们按降序对给定矩阵进行跨列排序。

第一列由元素 7、9、2 和 8 组成。元素 7、9、2 和 8 的降序是 9、8、7 和 2。
第二列由元素 9、5、7 和 6 组成。元素 9、5、7 和 6 的降序是 9、7、6 和 5。
< /里>
同样，第三列和第四列也已排序。
跨列按降序排序的矩阵为

9   9   5   7
8   7   9   6
7   6   8   5
2   5   6   4

排序矩阵的数组表示为

[[9, 9, 9, 7 ], [7, 7, 8, 6], [8, 6, 6, 5], [ 2, 5, 5, 4 ]]

这是排序后的数组。

示例

在此示例中，我们将讨论如何跨列对二维数组进行排序。构建所需程序必须遵循的步骤如下

第 1 步 - 声明一个二维数组
第 2 步 - 按列遍历所有元素，以便相应地对这些元素进行排序。
步骤 3 - 比较同一列的元素，如果一个元素小于另一个元素，则遵循条件。
第 4 步 - 如果不满足条件，则交换元素。
第 5 步 - 继续相同的过程，直到覆盖列中的所有元素，最后打印排序形式的数组。

def sort_the_array_column_wise(arr):
   for j in range (size):
      for i in range(size - 1):
         if arr[i][j] < arr[i + 1][j]:
            temp = arr[i][j]
            arr[i][j] = arr[i + 1][j]
            arr[i + 1][j] = temp
 
   for i in range(size):
 
      for j in range(size):
 
         print(arr[i][j], end=" ")
 
      print()
 
arr = [[7, 9, 5, 7 ], [9, 5, 9, 4], [2, 7, 8, 6], [ 8, 6, 6, 5 ]]
 
size = len(arr)
print("The array before performing sorting operation is: ")
for i in range(size):
   for j in range(size):
 
      print(arr[i][j], end=" ")
   print()
 
print("The array after performing sorting operation is: ")
sort_the_array_column_wise(arr)

输出

上述程序的输出如下 -

The array before performing sorting operation is:
7 9 5 7
9 5 9 4
2 7 8 6
8 6 6 5
The array after performing sorting operation is:
9 9 9 7
7 7 8 6
8 6 6 5
2 5 5 4

结论

我们可以清楚地看到，输出实际上与上面示例中的预期结果匹配。同样，可以通过更改上述程序中的几条语句来完成二维数组的跨行排序。这就是跨列对 2D 数组进行排序的概念的工作原理。

猜你喜欢

: 【Python】Python中使用len函数的用法和常见应用场景; Python中len函数的用法和应用场景在Python中，len函数是用于获取对象的长度或项数的内置函数。len函数主要用于字符串、列表、元组、字典和集合等数据类型，通过返回一个整数来表示对象的长度或者项数。在本文中，我们将详细介绍len函数的用法和应用场景，并给出具体的代码示例。字符串（str）类型在Python中，字符串是由一系列字符组成的对象，可以使用len函数获取字符串的字符数。下面是一个示例代码：string = "Hello, World!&q; 发表于：2024-01-15 浏览：321 TAG：

: 【Python】Pandas数据处理技巧：简单修改列名的方法; Pandas数据处理技巧：简单修改列名的方法在数据处理过程中，有时候我们需要修改DataFrame中的列名，以更好地反映数据的含义或满足特定的需求。Pandas提供了简单易用的方法来修改列名，本文将介绍其中的几种常用方法，并提供具体的代码示例。方法一：使用rename()函数rename()函数可以通过提供一个字典或函数来更改列名。下面是一个使用字典的示例：import pandas as pd   # 创建一个示例DataFrame data&; 发表于：2024-01-10 浏览：342 TAG：

: 【Python】如何在Python中进行数据聚合和分组; 如何在Python中进行数据聚合和分组在数据分析和处理的过程中，经常需要对数据进行聚合和分组操作。Python提供了各种强大的库和工具，方便我们进行数据聚合和分组的操作。本文将介绍如何在Python中使用pandas库进行数据聚合和分组，并提供具体的代码示例。一、数据聚合数据聚合是将多个数据合并成一个或少量几个数据的操作。在Python中，可以使用pandas库中的groupby()函数进行数据聚合。示例代码如下：import pandas as pd  ; 发表于：2024-01-21 浏览：356 TAG：

: 【Python】如何使用Python脚本在Linux服务器上进行网络监控; 如何使用Python脚本在Linux服务器上进行网络监控引言：随着科技的发展和互联网的普及，网络已经成为人们生活和工作不可或缺的一部分。然而，网络的稳定性和安全性一直是重要的关注点。为了确保服务器的正常运行，网络监控是必不可少的。本文将介绍如何使用Python脚本在Linux服务器上进行网络监控，并提供具体的代码示例。一、安装必要的库在开始之前，我们需要确保服务器上安装了python相关的库，包括psutil、socket和time。对于Debian和Ubuntu，可以使用以下命令安装：sudo; 发表于：2024-01-19 浏览：294 TAG：

: 【Python】Python中的浮点数计算精度问题是如何解决的？; Python中的浮点数计算精度问题是如何解决的？在计算机科学中，浮点数计算精度问题是常见的挑战之一。由于计算机内部使用有限的比特位来表示浮点数，所以对于某些小数的表示和运算时，可能会出现精度损失的情况。Python作为一门强大的编程语言，提供了一些方法来解决这个问题。解决浮点数计算精度问题的一种常见方法是使用Decimal类。Decimal类提供了更高的精度，可以精确表示和计算浮点数。下面是一个使用Decimal类的示例代码：from decimal import ; 发表于：2024-01-23 浏览：307 TAG：

: 【Python】如何使用Python中的数据分析库进行数据处理; 如何使用Python中的数据分析库进行数据处理人们越来越重视数据处理和分析的重要性。随着电子设备的不断普及和互联网的发展，我们每天都会产生大量的数据。要从这些海量的数据中提取有用的信息和洞察，就需要使用强大的工具和技术。Python作为一种流行的编程语言，有许多优秀的数据分析库，如Pandas、NumPy和Matplotlib等，可以帮助我们高效地进行数据处理和分析。本文将介绍如何使用Python中的数据分析库进行数据处理。我们将重点介绍Pandas库，因为它是用于数据处理和分析的最常用和最强大; 发表于：2024-01-20 浏览：312 TAG：

: 【Python】ChatGPT和Python的完美结合：打造多领域聊天机器人; ChatGPT和Python的完美结合：打造多领域聊天机器人引言：随着人工智能技术的快速发展，聊天机器人已经成为了现今社交媒体和客户服务领域中的重要工具。聊天机器人能够通过自然语言处理和机器学习技术，与用户进行自动化的对话，提供信息和解决问题。本文将介绍如何使用OpenAI的ChatGPT模型和Python语言，打造一个多领域的聊天机器人。一、了解ChatGPT模型ChatGPT是OpenAI基于GPT-3模型开发的一个聊天机器人模型。它可以接受一系列指令和问题，并生成连贯的回答。ChatGPT; 发表于：2024-01-24 浏览：296 TAG：

: 【Python】如何用Python编写SVM算法; 如何用Python编写SVM算法？SVM（Support Vector Machine）是一种常用的分类和回归算法，基于统计学习理论和结构风险最小化原理。它具有较高的准确性和泛化能力，并且适用于各种数据类型。在本篇文章中，我们将详细介绍如何使用Python编写SVM算法，并提供具体的代码示例。安装Python和相关库在开始编写SVM算法之前，首先需要确保已经安装了Python和相关的机器学习库。推荐使用Anaconda作为Python的集成开发环境，它不仅自带了Python解释器，还包括了很多常; 发表于：2024-01-16 浏览：287 TAG：

: 【Python】自定义颜色在Matplotlib柱形图绘制中的应用; 使用Matplotlib库绘制柱形图时如何自定义颜色Matplotlib是一个功能强大、灵活且易于使用的Python绘图库，可以绘制各种类型的图形，包括柱形图。默认情况下，Matplotlib会自动为柱形图生成一组不同颜色的条形，但是有时候我们需要自定义每个柱形的颜色，以满足特定的需求。下面是一些具体的示例代码，演示如何使用Matplotlib自定义柱形图的颜色：import matplotlib.pyplot as plt   # 自定义颜色; 发表于：2024-01-17 浏览：312 TAG：

: 【Python】简单指南：逐步安装matplotlib并制作引人注目图表; 一步步教你安装matplotlib，轻松绘制漂亮图表，需要具体代码示例在数据分析和数据可视化领域，matplotlib 是一个非常强大的 Python 库。它为我们提供了丰富的绘图功能，可以轻松地创建各种类型的图表。本文将向大家介绍如何安装 matplotlib，并提供一些具体的代码示例，以帮助大家更好地掌握该库。步骤一：安装 Python首先，我们需要安装 Python。在官方网站（https://www.python.org/downloads/）上可以下载最新的 Python 版本。根据你; 发表于：2024-01-12 浏览：285 TAG：

栏目分类全部>

推荐文章

