NumPy 教程 之 NumPy 排序、条件筛选函数 6

简介: 本教程详细介绍了NumPy中的排序方法及特性对比,包括快速排序、归并排序与堆排序的速度、最坏情况性能、工作空间和稳定性等差异。同时,通过实例展示了`numpy.nonzero()`函数的应用,该函数可返回数组中非零元素的索引。

NumPy 教程 之 NumPy 排序、条件筛选函数 6

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(n
log(n)) 0 否

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]))

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