Numpy提供了大量用数组操作的函数，其中不乏常见的排序函数。
这里讲下numpy.sort、numpy.argsort、numpy.lexsort三种排序函数的用法。
1、如何对数组元素进行快速排序？
使用numpy.sort函数可以对数组进行排序，并返回排序好的数组。
使用方法：
numpy.sort(a, axis=-1, kind=None, order=None)
参数：
- a : 要排序的数组；
- axis ：按什么轴进行排序，默认按最后一个轴进行排序；
- kind ：排序方法，默认是快速排序；
- order : 当数组定义了字段属性时，可以按照某个属性进行排序；
import numpy as np # 创建一个一维数组 x1 = np.array([1,8,2,4]) x1 ''' 一维数组： array([1, 8, 2, 4]) ''' # 排序 np.sort(x1) ''' 输出： array([1, 2, 4, 8]) ''' import numpy as np # 创建一个二维数组 x2 = np.array([[1,8,2,4],[4,5,1,3]]) x2 ''' 二维数组： array([[1, 8, 2, 4], [4, 5, 1, 3]]) ''' # 默认按最后一个轴排序，这里按行排序 np.sort(x2) ''' 输出： array([[1, 2, 4, 8], [1, 3, 4, 5]]) ''' # 轴设为0，即按列排序 np.sort(x2,axis=0) ''' 输出： array([[1, 5, 1, 3], [4, 8, 2, 4]]) '''
下面试下按照字段属性进行排序，需要用到order参数。
import numpy as np # 这是一个名字、身高、年龄的数组 # 先给各字段配置属性类型 dtype = [('Name', 'S10'), ('Height', float), ('Age', int)] # 各字段值 values = [('Li', 1.8, 41), ('Wang', 1.9, 38),('Duan', 1.7, 38)] # 创建数组 a = np.array(values, dtype=dtype) a ''' 数组： array([(b'Li', 1.8, 41), (b'Wang', 1.9, 38), (b'Duan', 1.7, 38)], dtype=[('Name', 'S10'), ('Height', '<f8'), ('Age', '<i4')]) ''' # 按照属性Height进行排序,此时参数为字符串 np.sort(a, order='Height') ''' 输出： array([(b'Duan', 1.7, 38), (b'Li', 1.8, 41), (b'Wang', 1.9, 38)], dtype=[('Name', 'S10'), ('Height', '<f8'), ('Age', '<i4')]) ''' # 先按照属性Age排序,如果Age相等，再按照Height排序，此时参数为列表 np.sort(a, order=['Age', 'Height']) ''' 输出： array([(b'Duan', 1.7, 38), (b'Wang', 1.9, 38), (b'Li', 1.8, 41)], dtype=[('Name', 'S10'), ('Height', '<f8'), ('Age', '<i4')]) '''
2、如何获取数组元素排序后的索引？
numpy.argsort函数用于将数组排序后，返回数组元素从小到大依次排序的所有元素索引。
使用方法（和sort类似）：
numpy.argsort(a, axis=-1, kind=None, order=None)
参数：
- a : 要排序的数组；
- axis ：按什么轴进行排序，默认按最后一个轴进行排序；
- kind ：排序方法，默认是快速排序；
- order : 当数组定义了字段属性时，可以按照某个属性进行排序；
import numpy as np # 创建一维数组 x = np.array([3, 1, 2]) ''' 数组： array([3, 1, 2]) ''' # 获取排序后的索引 np.argsort(x) ''' 输出： array([1, 2, 0], dtype=int64) ''' import numpy as np # 创建二维数组 x2 = np.array([[0, 3], [2, 2]]) ''' 数组： array([[0, 3], [2, 2]]) ''' # 默认按照最后一个轴进行排序，即行排序 # 获取排序后的索引 np.argsort(x2) ''' 输出： array([[0, 1], [0, 1]], dtype=int64) '''
按字段属性进行排序，并获取索引。
# 先给各字段配置属性类型 dtype = [('name', str), ('age', int)] # 值 values = [('Anna', 28), ('Bob', 27),('Brown',21)] # 创建数组 x = np.array(values, dtype=dtype) x ''' 数组： array([('', 28), ('', 27), ('', 21)], dtype=[('name', '<U'), ('age', '<i4')]) ''' # 先按照属性name排序,如果name相等，再按照age排序 np.argsort(x,order=['name','age']) ''' 输出： array([2, 1, 0], dtype=int64) '''
3、如何按多条件进行排序？
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。
numpy.lexsort函数用于按照多个条件（键）进行排序，返回排序后索引。
使用方法：
numpy.lexsort(keys, axis=-1)
参数：
- keys ：序列或元组，要排序的不同的列；
- axis ：沿指定轴进行排序；
说明：
使用键序列执行间接稳定排序。
给定多个排序键（可以将其解释为电子表格中的列），lexsort返回一个整数索引数组，该数组描述按多个列排序的顺序。
序列中的最后一个键用于主排序顺序，倒数第二个键用于辅助排序顺序，依此类推。
keys参数必须是可以转换为相同形状的数组的对象序列。
如果为keys参数提供了2D数组，则将其行解释为排序键，并根据最后一行，倒数第二行等进行排序。
import numpy as np # 英语成绩 eng = [90,85,95,80] # 数学成绩 math = [80,95,90,85] # 总成绩 total = [170,170,185,165] # 排序，获取索引 np.lexsort((eng,math,total)) ''' 先按总成绩total进行排序， 再按数学成绩math进行排序， 最后按英语成绩进行排序。 可以看到total里有两个170， 这时候就按下一级math排序， 最后获取排序后的索引 输出： array([3, 0, 1, 2], dtype=int64) ''' # 也可以直接传入数组 score = np.array([[90,85,95,80],[80,95,90,85],[170,170,185,165]]) np.lexsort(score) ''' 输出： array([3, 0, 1, 2], dtype=int64) '''
