NumPy 排序函数

NumPy 排序函数NumPy 提供了多种排序的方法,如:numpy.sort(),numpy.argsort(),numpy.lexsort()等,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
'mergesort'(归并排序) 2 O(n*log(n)) ~n/2
'heapsort'(堆排序) 3 O(n*log(n)) 0

NumPy 排序函数

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 ('调用 sort() 函数:')
print (np.sort(a))

print ('按列排序:')
print (np.sort(a, axis =  0))

# 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 ('按 name 排序:')
print (np.sort(a, order =  'name'))

输出结果为:

我们的数组是:
[[3 7]
 [9 1]]
调用 sort() 函数:
[[3 7]
 [1 9]]
按列排序:
[[3 1]
 [9 7]]
我们的数组是:
[(b'raju', 21) (b'anil', 25) (b'ravi', 17) (b'amar', 27)]
按 name 排序:
[(b'amar', 27) (b'anil', 25) (b'raju', 21) (b'ravi', 17)]

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 ('对 x 调用 argsort() 函数:')
y = np.argsort(x)
print (y)

print ('以排序后的顺序重构原数组:')
print (x[y])

print ('使用循环重构原数组:')
for i in y:  
    print (x[i], end=" ")

输出结果为:

我们的数组是:
[3 1 2]
对 x 调用 argsort() 函数:
[1 2 0]
以排序后的顺序重构原数组:
[1 2 3]
使用循环重构原数组:
1 2 3

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 ('使用这个索引来获取排序后的数据:') 
print ([nm[i]  +  ", "  + dv[i]  for i in ind])

输出结果为:

调用 lexsort() 函数:
[3 1 0 2]
使用这个索引来获取排序后的数据:
['amar, f.y.', 'anil, s.y.', 'raju, f.y.', 'ravi, s.y.']

上面传入 np.lexsort 的是一个tuple,排序时首先排 nm,顺序为:amar、anil、raju、ravi 。综上排序结果为 [3 1 0 2]。

msort、sort_complex、partition、argpartition

参数 说明
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:

>>> import numpy as np
>>> np.sort_complex([5, 3, 6, 2, 1])
array([ 1.+0.j,  2.+0.j,  3.+0.j,  5.+0.j,  6.+0.j])
>>>
>>> np.sort_complex([1 + 2j, 2 - 1j, 3 - 2j, 3 - 3j, 3 + 5j])
array([ 1.+2.j,  2.-1.j,  3.-3.j,  3.-2.j,  3.+5.j])

partition() 分区排序:

>>> a = np.array([3, 4, 2, 1])
>>> np.partition(a, 3)  # 将数组 a 中所有元素(包括重复元素)从小到大排列,3 表示的是排序数组索引为 3 的数字,比该数字小的排在该数字前面,比该数字大的排在该数字的后面
array([2, 1, 3, 4])
>>>
>>> np.partition(a, (1, 3)) # 小于 1 的在前面,大于 3 的在后面,1和3之间的在中间
array([1, 2, 3, 4])

找到数组的第 3 小(index=2)的值和第 2 大(index=-2)的值

>>> arr = np.array([46, 57, 23, 39, 1, 10, 0, 120])
>>> arr[np.argpartition(arr, 2)[2]]
10
>>> arr[np.argpartition(arr, -2)[-2]]
57

同时找到第 3 和第 4 小的值。注意这里,用 [2,3] 同时将第 3 和第 4 小的排序好,然后可以分别通过下标 [2] 和 [3] 取得。

>>> arr[np.argpartition(arr, [2,3])[2]]
10
>>> arr[np.argpartition(arr, [2,3])[3]]
23

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