NumPy 教程 之 NumPy 排序、条件筛选函数 3
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.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]。
