NumPy sort

NumPy sort

在数据处理和分析中，排序是一个非常常见的操作。在Python中，NumPy库提供了丰富的排序功能，可以帮助我们快速、高效地对数组进行排序。本文将详细介绍NumPy库中的排序功能，包括对一维数组、多维数组的排序，以及对数组中元素的排序。

对一维数组的排序

1. 对一维数组进行升序排序

import numpy as np

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

Output:

2. 对一维数组进行降序排序

import numpy as np

arr = np.array([3, 1, 2, 5, 4])
sorted_arr = np.sort(arr)[::-1]
print(sorted_arr)

Output:

3. 对一维数组进行部分排序

import numpy as np

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

Output:

对多维数组的排序

4. 对二维数组按行进行排序

import numpy as np

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

Output:

5. 对二维数组按列进行排序

import numpy as np

arr = np.array([[3, 1, 2], [5, 4, 6]])
sorted_arr = np.sort(arr, axis=0)
print(sorted_arr)

Output:

6. 对多维数组进行深度排序

import numpy as np

arr = np.array([[[3, 1], [2, 5]], [[4, 6], [7, 8]]])
sorted_arr = np.sort(arr, axis=None)
print(sorted_arr)

Output:

对数组中元素的排序

7. 对数组中元素进行唯一化排序

import numpy as np

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

Output:

8. 对数组中元素进行argsort排序

import numpy as np

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

Output:

9. 对数组中元素进行lexsort排序

import numpy as np

arr1 = np.array([3, 1, 2, 5, 4])
arr2 = np.array([30, 10, 20, 50, 40])
lexsorted_arr = np.lexsort((arr2, arr1))
print(lexsorted_arr)

Output:

10. 对数组中元素进行searchsorted排序

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 5, 6])
sorted_arr = np.sort(arr)
searchsorted_index = np.searchsorted(sorted_arr, 4)
print(searchsorted_index)

Output:

总结

本文介绍了NumPy库中的排序功能，包括对一维数组、多维数组的排序，以及对数组中元素的排序。通过这些示例代码，我们可以更加灵活、高效地对数组进行排序操作。