NumPy 提供了多种排序的方法。 这些排序函数实现不同的排序算法,每个排序算法的特征在于执行速度,最坏情况性能,所需的工作空间和算法的稳定性。 下表显示了三种排序算法的比较。
种类 | 速度 | 最坏情况 | 工作空间 | 稳定性 |
---|---|---|---|---|
'quicksort' (快速排序) |
1 | O(n^2) |
0 | 否 |
'mergesort' (归并排序) |
2 | O(n*log(n)) |
~n/2 | 是 |
'heapsort' (堆排序) |
3 | O(n*log(n)) |
0 | 否 |
numpy.sort()
numpy.sort() 函数返回输入数组的排序副本。函数格式如下:
numpy.sort(a, axis, kind, order)
参数说明:
- a: 要排序的数组
- axis: 沿着它排序数组的轴,如果没有数组会被展开,沿着最后的轴排序, axis=0 按列排序,axis=1 按行排序
- kind: 默认为'quicksort'(快速排序)
- order: 如果数组包含字段,则是要排序的字段
import numpy as np a = np.array([[3,7],[9,1]]) print ('我们的数组是:') print (a) print ('\n') print ('调用 sort() 函数:') print (np.sort(a)) print ('\n') print ('按列排序:') print (np.sort(a, axis = 0)) print ('\n') # 在 sort 函数中排序字段 dt = np.dtype([('name', 'S10'),('age', int)]) a = np.array([("raju",21),("anil",25),("ravi", 17), ("amar",27)], dtype = dt) print ('我们的数组是:') print (a) print ('\n') print ('按 name 排序:') print (np.sort(a, order = 'name'))
numpy.argsort()
numpy.argsort() 函数返回的是数组值从小到大的索引值。
import numpy as np x = np.array([3, 1, 2]) print ('我们的数组是:') print (x) print ('\n') print ('对 x 调用 argsort() 函数:') y = np.argsort(x) print (y) print ('\n') print ('以排序后的顺序重构原数组:') print (x[y]) print ('\n') print ('使用循环重构原数组:') for i in y: print (x[i], end=" ")
numpy.lexsort()
numpy.lexsort() 用于对多个序列进行排序。把它想象成对电子表格进行排序,每一列代表一个序列,排序时优先照顾靠后的列。
这里举一个应用场景:小升初考试,重点班录取学生按照总成绩录取。在总成绩相同时,数学成绩高的优先录取,在总成绩和数学成绩都相同时,按照英语成绩录取…… 这里,总成绩排在电子表格的最后一列,数学成绩在倒数第二列,英语成绩在倒数第三列。
import numpy as np nm = ('raju','anil','ravi','amar') dv = ('f.y.', 's.y.', 's.y.', 'f.y.') ind = np.lexsort((dv,nm)) print ('调用 lexsort() 函数:') print (ind) print ('\n') print ('使用这个索引来获取排序后的数据:') print ([nm[i] + ", " + dv[i] for i in ind])
msort、sort_complex、partition、argpartition
函数 | 描述 |
---|---|
msort(a) | 数组按第一个轴排序,返回排序后的数组副本。np.msort(a) 相等于 np.sort(a, axis=0)。 |
sort_complex(a) | 对复数按照先实部后虚部的顺序进行排序。 |
partition(a, kth[, axis, kind, order]) | 指定一个数,对数组进行分区 |
argpartition(a, kth[, axis, kind, order]) | 可以通过关键字 kind 指定算法沿着指定轴对数组进行分区 |
复数排序:
numpy.argmax() 和 numpy.argmin()
numpy.argmax() 和 numpy.argmin()函数分别沿给定轴返回最大和最小元素的索引。
import numpy as np a = np.array([[30,40,70],[80,20,10],[50,90,60]]) print ('我们的数组是:') print (a) print ('\n') print ('调用 argmax() 函数:') print (np.argmax(a)) print ('\n') print ('展开数组:') print (a.flatten()) print ('\n') print ('沿轴 0 的最大值索引:') maxindex = np.argmax(a, axis = 0) print (maxindex) print ('\n') print ('沿轴 1 的最大值索引:') maxindex = np.argmax(a, axis = 1) print (maxindex) print ('\n') print ('调用 argmin() 函数:') minindex = np.argmin(a) print (minindex) print ('\n') print ('展开数组中的最小值:') print (a.flatten()[minindex]) print ('\n') print ('沿轴 0 的最小值索引:') minindex = np.argmin(a, axis = 0) print (minindex) print ('\n') print ('沿轴 1 的最小值索引:') minindex = np.argmin(a, axis = 1) print (minindex)
numpy.nonzero()
numpy.nonzero() 函数返回输入数组中非零元素的索引
import numpy as np a = np.array([[30,40,0],[0,20,10],[50,0,60]]) print ('我们的数组是:') print (a) print ('\n') print ('调用 nonzero() 函数:') print (np.nonzero (a))
numpy.where()
numpy.where() 函数返回输入数组中满足给定条件的元素的索引。
numpy.extract()
numpy.extract() 函数根据某个条件从数组中抽取元素,返回满条件的元素。