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NumPy 排序、条件刷选函数

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
'mergesort'(归并排序) 2 O(n*log(n)) ~n/2
'heapsort'(堆排序) 3 O(n*log(n)) 0

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

实例

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'))

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。

实例

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=" ")

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。

实例

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])

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

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:

>>> 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

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。

实例

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)

输出结果为:

我们的数组是:
[[30 40 70]
 [80 20 10]
 [50 90 60]]


调用 argmax() 函数:
7


展开数组:
[30 40 70 80 20 10 50 90 60]


沿轴 0 的最大值索引:
[1 2 0]


沿轴 1 的最大值索引:
[2 0 1]


调用 argmin() 函数:
5


展开数组中的最小值:
10


沿轴 0 的最小值索引:
[0 1 1]


沿轴 1 的最小值索引:
[0 2 0]

numpy.nonzero()

numpy.nonzero() 函数返回输入数组中非零元素的索引。

实例

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))

输出结果为:

我们的数组是:
[[30 40  0]
 [ 0 20 10]
 [50  0 60]]


调用 nonzero() 函数:
(array([0, 0, 1, 1, 2, 2]), array([0, 1, 1, 2, 0, 2]))

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。

实例

import numpy as np x = np.arange(9.).reshape(3, 3) print ('我们的数组是:') print (x) print ( '大于 3 的元素的索引:') y = np.where(x > 3) print (y) print ('使用这些索引来获取满足条件的元素:') print (x[y])

输出结果为:

我们的数组是:
[[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]))
使用这些索引来获取满足条件的元素:
[4. 5. 6. 7. 8.]

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。

实例

import numpy as np x = np.arange(9.).reshape(3, 3) print ('我们的数组是:') print (x) # 定义条件, 选择偶数元素 condition = np.mod(x,2) == 0 print ('按元素的条件值:') print (condition) print ('使用条件提取元素:') print (np.extract(condition, x))

输出结果为:

我们的数组是:
[[0. 1. 2.]
 [3. 4. 5.]
 [6. 7. 8.]]
按元素的条件值:
[[ True False  True]
 [False  True False]
 [ True False  True]]
使用条件提取元素:
[0. 2. 4. 6. 8.]