Python 请问这个numpy 怎么排序？

首先，明确一下 numpy，它是一个强大的 Python 库，用于科学计算和数据分析。它的知名功能之一是 array 处理，其中包括排序能力。

对于排序 numpy 数组，有两种主要方法：

1. ndarray.sort() 方法：

“`python
import numpy as np

arr = np.array([3, 1, 2, 4, 5])

arr.sort()

print(arr)
“`

输出：


[1 2 3 4 5]


sort() 方法就地修改数组并将其按升序排序。如果需要反转排序顺序，可以使用 reverse=True 参数：

python
arr.sort(reverse=True)


2. np.sort() 函数：

np.sort() 函数返回一个排序后的数组副本，而不修改原始数组：

“`python
arr = np.array([3, 1, 2, 4, 5])

sorted_arr = np.sort(arr)

print(sorted_arr)
“`

输出：


[1 2 3 4 5]


np.sort() 函数还可以根据传递的排序键来排序数组：

“`python
arr = np.array([(3, 2), (1, 5), (2, 4)])

sorted_arr = np.sort(arr, axis=1)

print(sorted_arr)
“`

输出：


[[1 5]
[2 4]
[3 2]]


此外，还有其他用于排序 numpy 数组的函数：

• argsort()：返回排序后的数组的索引。
• partition()：对数组进行快速排序并返回最后一个元素的索引。
• searchsorted()：在排序数组中查找给定值的插入点。

总结：

• numpy 提供了多种方法来排序数组。
• ndarray.sort() 方法在数组上就地操作，而 np.sort() 函数返回一个排序后的副本。
• 根据特定的排序键进行排序是可能的。
• 还有其他函数专门用于排序操作，例如 argsort() 和 partition()。

numpy 是 Python 中用于科学计算的一个强大库。它提供了各种数组操作函数，包括排序。本文将深入探讨 numpy 中的排序，并提供示例代码来说明其用法。

为什么使用 numpy 排序？

使用 numpy 排序有几个好处：

• 高性能： numpy 是专为高性能科学计算而设计的，其排序算法针对大型数组进行了优化。
• 灵活性： numpy 允许您根据多个键和排序顺序对数组进行排序。
• 方便性： numpy 提供了一个一致且易于使用的接口来对各种数据类型进行排序。

numpy 排序函数

numpy 提供了两个主要排序函数：

• sort()： 对输入数组进行原地排序（即，它修改原始数组）。
• argsort()： 返回一个包含原始数组元素排序后索引的数组。

排序语法

sort()

python
numpy.sort(array, axis=None, kind='quicksort', order=None)


argsort()

python
numpy.argsort(array, axis=None, kind='quicksort', order=None)


参数

• array：要排序的 numpy 数组。
• axis：要排序的轴（默认值为 None，表示对整个数组进行排序）。
• kind：排序算法，可以是 ‘quicksort’、’mergesort’、’heapsort’ 或 ‘stable’。
• order：排序顺序，可以是 ‘ascending’ 或 ‘descending’。

示例

原地排序

“`python
import numpy as np

arr = np.array([5, 2, 8, 3, 1])

np.sort(arr)

print(arr) # [1, 2, 3, 5, 8]
“`

获取排序索引

“`python

sorted_indices = np.argsort(arr)

print(sorted_indices) # [0, 1, 2, 3, 4]
“`

多轴排序

“`python

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

sorted_arr = np.sort(arr, axis=0)

print(sorted_arr) # [[1, 2], [5, 3], [8, 9]]
“`

排序顺序

“`python

sorted_arr = np.sort(arr, axis=0, order=’descending’)

print(sorted_arr) # [[8, 9], [5, 3], [1, 2]]
“`

自定义排序函数

您可以使用自定义函数对数组进行排序：

“`python
def customsortfunc(x):
return x[1]

arr = np.array([[5, 2], [8, 3], [1, 9]])
sortedarr = np.sort(arr, axis=0, order=customsort_func)

print(sorted_arr) # [[1, 9], [5, 2], [8, 3]]
“`

注意

• 原地排序可能会产生副作用，因此请谨慎使用。
• 排序算法的选择取决于数据类型和大小。 quicksort 通常适用于大多数情况。
• 对于大型数组，使用 argsort() 检索排序索引可能比使用 sort() 更有效。

在 Python 中，NumPy 库提供了便捷而高效的方法来处理多维数组。有时，你需要对 NumPy 数组中的元素进行排序。本文将深入探讨 NumPy 数组排序的各种方法，并提供详细的示例代码。

使用 sort() 方法

最简单的方法是在 NumPy 数组上调用 sort() 方法。它在每个维度上对元素进行原位排序。

“`python
import numpy as np

array = np.array([[3, 2, 1], [6, 5, 4]])
array.sort()

print(array)

“`

指定排序轴

如果需要沿特定轴排序，可以使用 axis 参数。

“`python
array = np.array([[3, 2, 1], [6, 5, 4]])
array.sort(axis=1)

print(array)

“`

使用 argsort() 方法

argsort() 方法返回一个包含排序后元素索引的数组，而不是对数组进行原位排序。

“`python
array = np.array([[3, 2, 1], [6, 5, 4]])
sorted_indices = array.argsort()

print(sorted_indices)

“`

使用自定义排序规则

要使用自定义排序规则，可以使用 sort() 方法的 kind 参数。例如，要按降序对元素进行排序，请使用 'quicksort' 规则。

“`python
array = np.array([[3, 2, 1], [6, 5, 4]])
array.sort(kind=’quicksort’, order=’desc’)

print(array)

“`

其他排序选项

NumPy 还提供了其他排序选项，例如：

• partition()：将数组划分为两个部分，一部分包含小于指定阈值的元素，另一部分包含大于或等于该阈值的元素。
• searchsorted()：在排序数组中查找插入点的索引。

性能注意事项

选择正确的排序方法对于 NumPy 数组的性能至关重要。对于小数组，快速排序（'quicksort'）通常是最有效的。对于大数组，归并排序（'mergesort'）更有效率。

结论

NumPy 提供了多种对数组进行排序的方法，使数据处理任务变得容易。通过了解这些方法及其性能注意事项，你可以有效地对 NumPy 数组进行排序，优化代码并提高程序效率。