NumPy中提供了各種排序相關(guān)功能。 這些排序函數(shù)實(shí)現(xiàn)不同的排序算法,每個排序算法的特征在于執(zhí)行速度,最壞情況性能,所需的工作空間和算法的穩(wěn)定性。 下表顯示了三種排序算法的比較。
種類 | 速度 | 最壞情況 | 工作空間 | 穩(wěn)定性 |
---|---|---|---|---|
'quicksort' (快速排序) |
1 | O(n^2) |
0 | 否 |
'mergesort' (歸并排序) |
2 | O(n*log(n)) |
~n/2 | 是 |
'heapsort' (堆排序) |
3 | O(n*log(n)) |
0 | 否 |
numpy.sort()
sort()
函數(shù)返回輸入數(shù)組的排序副本。 它有以下參數(shù):
numpy.sort(a, axis, kind, order)
其中:
序號 | 參數(shù)及描述 |
---|---|
1. | a 要排序的數(shù)組 |
2. | axis 沿著它排序數(shù)組的軸,如果沒有數(shù)組會被展開,沿著最后的軸排序 |
3. | kind 默認(rèn)為'quicksort' (快速排序) |
4. | order 如果數(shù)組包含字段,則是要排序的字段 |
import numpy as np
a = np.array([[3,7],[9,1]])
print '我們的數(shù)組是:'
print a
print '\n'
print '調(diào)用 sort() 函數(shù):'
print np.sort(a)
print '\n'
print '沿軸 0 排序:'
print np.sort(a, axis = 0)
print '\n'
# 在 sort 函數(shù)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 '我們的數(shù)組是:'
print a
print '\n'
print '按 name 排序:'
print np.sort(a, order = 'name')
輸出如下:
我們的數(shù)組是:
[[3 7]
[9 1]]
調(diào)用 sort() 函數(shù):
[[3 7]
[1 9]]
沿軸 0 排序:
[[3 1]
[9 7]]
我們的數(shù)組是:
[('raju', 21) ('anil', 25) ('ravi', 17) ('amar', 27)]
按 name 排序:
[('amar', 27) ('anil', 25) ('raju', 21) ('ravi', 17)]
numpy.argsort()
numpy.argsort()
函數(shù)對輸入數(shù)組沿給定軸執(zhí)行間接排序,并使用指定排序類型返回?cái)?shù)據(jù)的索引數(shù)組。 這個索引數(shù)組用于構(gòu)造排序后的數(shù)組。
import numpy as np
x = np.array([3, 1, 2])
print '我們的數(shù)組是:'
print x
print '\n'
print '對 x 調(diào)用 argsort() 函數(shù):'
y = np.argsort(x)
print y
print '\n'
print '以排序后的順序重構(gòu)原數(shù)組:'
print x[y]
print '\n'
print '使用循環(huán)重構(gòu)原數(shù)組:'
for i in y:
print x[i],
輸出如下:
我們的數(shù)組是:
[3 1 2]
對 x 調(diào)用 argsort() 函數(shù):
[1 2 0]
以排序后的順序重構(gòu)原數(shù)組:
[1 2 3]
使用循環(huán)重構(gòu)原數(shù)組:
1 2 3
numpy.lexsort()
函數(shù)使用鍵序列執(zhí)行間接排序。 鍵可以看作是電子表格中的一列。 該函數(shù)返回一個索引數(shù)組,使用它可以獲得排序數(shù)據(jù)。 注意,最后一個鍵恰好是 sort 的主鍵。
import numpy as np
nm = ('raju','anil','ravi','amar')
dv = ('f.y.', 's.y.', 's.y.', 'f.y.')
ind = np.lexsort((dv,nm))
print '調(diào)用 lexsort() 函數(shù):'
print ind
print '\n'
print '使用這個索引來獲取排序后的數(shù)據(jù):'
print [nm[i] + ", " + dv[i] for i in ind]
輸出如下:
調(diào)用 lexsort() 函數(shù):
[3 1 0 2]
使用這個索引來獲取排序后的數(shù)據(jù):
['amar, f.y.', 'anil, s.y.', 'raju, f.y.', 'ravi, s.y.']
NumPy 模塊有一些用于在數(shù)組內(nèi)搜索的函數(shù)。 提供了用于找到最大值,最小值以及滿足給定條件的元素的函數(shù)。
numpy.argmax()
和 numpy.argmin()
這兩個函數(shù)分別沿給定軸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 '我們的數(shù)組是:'
print a
print '\n'
print '調(diào)用 argmax() 函數(shù):'
print np.argmax(a)
print '\n'
print '展開數(shù)組:'
print a.flatten()
print '\n'
print '沿軸 0 的最大值索引:'
maxindex = np.argmax(a, axis = 0)
print maxindex
print '\n'
print '沿軸 1 的最大值索引:'
maxindex = np.argmax(a, axis = 1)
print maxindex
print '\n'
print '調(diào)用 argmin() 函數(shù):'
minindex = np.argmin(a)
print minindex
print '\n'
print '展開數(shù)組中的最小值:'
print a.flatten()[minindex]
print '\n'
print '沿軸 0 的最小值索引:'
minindex = np.argmin(a, axis = 0)
print minindex
print '\n'
print '沿軸 1 的最小值索引:'
minindex = np.argmin(a, axis = 1)
print minindex
輸出如下:
我們的數(shù)組是:
[[30 40 70]
[80 20 10]
[50 90 60]]
調(diào)用 argmax() 函數(shù):
7
展開數(shù)組:
[30 40 70 80 20 10 50 90 60]
沿軸 0 的最大值索引:
[1 2 0]
沿軸 1 的最大值索引:
[2 0 1]
調(diào)用 argmin() 函數(shù):
5
展開數(shù)組中的最小值:
10
沿軸 0 的最小值索引:
[0 1 1]
沿軸 1 的最小值索引:
[0 2 0]
numpy.nonzero()
numpy.nonzero()
函數(shù)返回輸入數(shù)組中非零元素的索引。
import numpy as np
a = np.array([[30,40,0],[0,20,10],[50,0,60]])
print '我們的數(shù)組是:'
print a
print '\n'
print '調(diào)用 nonzero() 函數(shù):'
print np.nonzero (a)
輸出如下:
我們的數(shù)組是:
[[30 40 0]
[ 0 20 10]
[50 0 60]]
調(diào)用 nonzero() 函數(shù):
(array([0, 0, 1, 1, 2, 2]), array([0, 1, 1, 2, 0, 2]))
numpy.where()
where()
函數(shù)返回輸入數(shù)組中滿足給定條件的元素的索引。
import numpy as np
x = np.arange(9.).reshape(3, 3)
print '我們的數(shù)組是:'
print x
print '大于 3 的元素的索引:'
y = np.where(x > 3)
print y
print '使用這些索引來獲取滿足條件的元素:'
print x[y]
輸出如下:
我們的數(shù)組是:
[[ 0. 1. 2.]
[ 3. 4. 5.]
[ 6. 7. 8.]]
大于 3 的元素的索引:
(array([1, 1, 2, 2, 2]), array([1, 2, 0, 1, 2]))
使用這些索引來獲取滿足條件的元素:
[ 4. 5. 6. 7. 8.]
numpy.extract()
extract()
函數(shù)返回滿足任何條件的元素。
import numpy as np
x = np.arange(9.).reshape(3, 3)
print '我們的數(shù)組是:'
print x
# 定義條件
condition = np.mod(x,2) == 0
print '按元素的條件值:'
print condition
print '使用條件提取元素:'
print np.extract(condition, x)
輸出如下:
我們的數(shù)組是:
[[ 0. 1. 2.]
[ 3. 4. 5.]
[ 6. 7. 8.]]
按元素的條件值:
[[ True False True]
[False True False]
[ True False True]]
使用條件提取元素:
[ 0. 2. 4. 6. 8.]