在数组中按行应用argsort，根据阈值跳过某些元素-- NumPy / Python

在NumPy/Python中，可以使用argsort函数按行对数组进行排序。argsort函数返回的是数组中元素排序后的索引值。

首先，让我们了解一下NumPy和Python中的一些相关概念：

1. NumPy：NumPy是Python中用于科学计算的一个开源库。它提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。
2. Python：Python是一种高级编程语言，具有简单易学的语法和丰富的标准库。它被广泛应用于各种领域，包括数据分析、机器学习和科学计算。

现在，让我们来解答这个问题：

问题：在数组中按行应用argsort，根据阈值跳过某些元素。

答案：在NumPy中，可以使用argsort函数按行对数组进行排序。然后，可以根据阈值跳过某些元素。

具体步骤如下：

1. 导入NumPy库：在代码中导入NumPy库，以便使用其中的函数和数据结构。

import numpy as np

1. 创建数组：使用NumPy库中的array函数创建一个多维数组。

arr = np.array([[4, 2, 7], [3, 5, 1], [6, 8, 9]])

1. 按行应用argsort：使用argsort函数按行对数组进行排序，并返回排序后的索引值。

sorted_indices = np.argsort(arr, axis=1)

1. 根据阈值跳过元素：根据设定的阈值，可以选择跳过某些元素。可以使用NumPy的切片操作来实现。

threshold = 5
sorted_indices = sorted_indices[:, arr[sorted_indices] > threshold]

在上述代码中，我们使用了切片操作来选择满足条件的元素。

1. 打印结果：打印排序后的索引值。

print(sorted_indices)

这样，我们就完成了在数组中按行应用argsort，并根据阈值跳过某些元素的操作。

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