import numpy as np # Задаем матрицу matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # Определяем функцию для подсчета количества нечетных элементов в строке def count_odd(row): return len([x for x in row if x % 2 != 0]) # Сортируем матрицу по количеству нечетных элементов в каждой строке sorted_matrix = matrix[np.argsort([count_odd(row) for row in matrix])] print(sorted_matrix)
Этот код сначала определяет функцию count_odd, которая принимает на вход строку и возвращает количество нечетных элементов в ней. Затем он создает новый массив, индексы которого определяются с помощью np.argsort, сортируя исходную матрицу на основе количества нечетных элементов в каждой строке. В результате получаем упорядоченную матрицу по количеству нечетных элементов в каждой строке.
Для этого можно написать следующий код на Python:
import numpy as np# Задаем матрицу
matrix = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9],
[10, 11, 12]])
# Определяем функцию для подсчета количества нечетных элементов в строке
def count_odd(row):
return len([x for x in row if x % 2 != 0])
# Сортируем матрицу по количеству нечетных элементов в каждой строке
sorted_matrix = matrix[np.argsort([count_odd(row) for row in matrix])]
print(sorted_matrix)
Этот код сначала определяет функцию count_odd, которая принимает на вход строку и возвращает количество нечетных элементов в ней. Затем он создает новый массив, индексы которого определяются с помощью np.argsort, сортируя исходную матрицу на основе количества нечетных элементов в каждой строке. В результате получаем упорядоченную матрицу по количеству нечетных элементов в каждой строке.