NumPy 教程 之 NumPy 排序、条件筛选函数 2

简介: 介绍NumPy` 中的排序方法与条件筛选函数。通过对比快速排序、归并排序及堆排序的速度、最坏情况性能、工作空间需求和稳定性,帮助读者选择合适的排序算法。此外,还深入讲解了 `numpy.argsort()` 的使用方法,并通过具体实例展示了如何利用该函数获取数组值从小到大的索引值,并据此重构原数组,使得其变为有序状态。对于学习 `NumPy` 排序功能来说,本教程提供了清晰且实用的指导。

NumPy 教程 之 NumPy 排序、条件筛选函数 2

NumPy 排序、条件筛选函数

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 否
'mergesort'(归并排序) 2 O(nlog(n)) ~n/2 是
'heapsort'(堆排序) 3 O(nlog(n)) 0 否

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

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