Python - метод tensorflow.argsort ()
TensorFlow - это библиотека Python с открытым исходным кодом, разработанная Google для разработки моделей машинного обучения и нейронных сетей глубокого обучения. У Tensorflow есть метод argsort (), который используется для поиска индексов Tensor в отсортированном порядке.
Syntax: tf.argsort(values, axis, direction, stable, name)
Parameters:
- values: It is a numeric Tensor of any dimension.
- axis: It defines the axis along which shorting need to be done. If no value is given, default is -1 and sorting is done based on last axis.
- direction: Either ASCENDING or DESCENDING.
- stable: Either True or False. If it’s true then in case of equality original order is maintained.
- name: It’s an optional argument which define the name for the operation.
Return: It returns a Tensor of type int32 having same shape as values.This tensor contains the indices that will give the sorted order of given values.
If axis or direction is invalid it will raise ValueError.
Пример 1:
Python3
# importing the libraryimport tensorflow # initializing valuea= [1,5,2.5,10,7,8.5] # getting the indices for sorted valuesb = tensorflow.argsort(a,axis=-1,direction="ASCENDING",stable=False) # printing the resultprint("Indices:"b) print("Sorted values")#printing the sorted valuefor i in b: print(a[i]) |
Выход:
Индексы: tf.Tensor ([0 2 1 4 5 3], shape = (6,), dtype = int32) Сортированные значения 1 2,5 5 7 8,5 10
Example 2: In this example wrong value is passes to direction. This will raise ValueError.
Python3
# importing the libraryimport tensorflow # initializing valuea= [1,5,2.5,10,7,8.5] # getting the indices for sorted valuesb = tensorflow.argsort(a,axis=-1,direction="ASC",stable=False) |
Выход:
ValueError: ASC должно быть одним из ASCENDING, DESCENDING
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.