numpy是一个强大的Python库，提供了丰富的数组操作功能。下面我会详细介绍numpy中的数组排序、数组连接和数组拆分等功能。

1.数组排序：

• 使用np.sort()函数可以对数组进行升序排序。它返回一个新的已排序的数组。
• 若要在原始数组上进行排序，可以使用array.sort()方法。
• 可以通过指定axis参数来沿着指定的轴对多维数组进行排序。

示例代码：

import numpy as nparr = np.array([3, 1, 5, 2, 4])
sorted_arr = np.sort(arr)
print(sorted_arr)  # 输出：[1 2 3 4 5]# 原始数组排序
arr.sort()
print(arr)  # 输出：[1 2 3 4 5]# 多维数组排序
arr = np.array([[3, 1, 5], [2, 4, 6]])
sorted_arr = np.sort(arr, axis=1)
print(sorted_arr)  # 输出：[[1 3 5] [2 4 6]]

2.数组连接：

• 使用np.concatenate()函数可以将多个数组按照指定的轴进行连接。
• 可以使用np.vstack()和np.hstack()函数进行垂直和水平方向的连接。

示例代码：

import numpy as nparr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])# 水平方向连接
concatenated1 = np.concatenate((arr1, arr2))
print(concatenated1)  # 输出：[1 2 3 4 5 6]
concatenated2 = np.hstack((arr1, arr2))
print(concatenated2)  # 输出：[1 2 3 4 5 6]# 垂直方向连接
arr1 = np.array([[1, 2, 3]])
arr2 = np.array([[4, 5, 6]])
concatenated3 = np.vstack((arr1, arr2))
print(concatenated3)  # 输出：[[1 2 3] [4 5 6]]

3.数组拆分：

• 使用np.split()函数可以将数组拆分成多个子数组，可以指定拆分的位置或者拆分的均匀间隔。
• 可以使用np.vsplit()和np.hsplit()函数进行垂直和水平方向的拆分。

示例代码：

import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])# 按照指定位置拆分
splitted = np.split(arr, [2, 4])
print(splitted)  # 输出：[array([1, 2]), array([3, 4]), array([5, 6])]# 均匀拆分
splitted = np.array_split(arr, 3)
print(splitted)  # 输出：[array([1, 2]), array([3, 4]), array([5, 6])]

希望这些示例能够帮助你理解numpy中的数组排序、连接和拆分等功能。如果有任何进一步的问题，请随时向我提问！

python和sql零基础学习，多亏了chatgpt的帮助让我有所收获。