利用Numpy的排序技巧进阶

Numpy提供了多种排序函数，其中包括numpy.sort、numpy.argsort和numpy.lexsort。下面将详细介绍它们的用法。

1、如何进行快速排序？

使用numpy.sort函数可以对数组进行排序，并返回排序后的数组。

使用方法：

numpy.sort(a, axis=-1, kind=None, order=None)

参数：

a：要排序的数组； axis：指定排序轴，默认为最后一个轴； kind：排序方法，默认为快速排序； order：当数组有字段时，可以按照字段进行排序；

<code>import numpy as np # 创建一维数组 x1 = np.array([1, 8, 2, 4]) # 排序 np.sort(x1)</code>

<code>import numpy as np # 创建二维数组 x2 = np.array([[1, 8, 2, 4], [4, 5, 1, 3]]) # 默认按行排序 np.sort(x2) # 指定按列排序 np.sort(x2, axis=0)</code>

<code>import numpy as np # 创建结构化数组 dtype = [('Name', 'S10'), ('Height', float), ('Age', int)] values = [('Li', 1.8, 41), ('Wang', 1.9, 38),('Duan', 1.7, 38)] a = np.array(values, dtype=dtype) # 按字段属性Height排序 np.sort(a, order='Height') # 按字段属性Age和Height排序 np.sort(a, order=['Age', 'Height'])</code>

2、如何获取排序后的索引？

numpy.argsort函数用于返回数组元素从小到大排序后的索引。

使用方法：

numpy.argsort(a, axis=-1, kind=None, order=None)

参数：

a：要排序的数组； axis：指定排序轴，默认为最后一个轴； kind：排序方法，默认为快速排序； order：当数组有字段时，可以按照字段进行排序；

<code>import numpy as np # 创建一维数组 x = np.array([3, 1, 2]) # 获取排序后的索引 np.argsort(x)</code>

<code>import numpy as np # 创建二维数组 x2 = np.array([[0, 3], [2, 2]]) # 获取排序后的索引 np.argsort(x2)</code>

<code>import numpy as np # 创建结构化数组 dtype = [('name', str), ('age', int)] values = [('Anna', 28), ('Bob', 27),('Brown',21)] x = np.array(values, dtype=dtype) # 按字段属性name和age排序，并获取索引 np.argsort(x, order=['name','age'])</code>

3、如何按多条件进行排序？

numpy.lexsort函数用于按多个条件进行排序，返回排序后的索引。

使用方法：

numpy.lexsort(keys, axis=-1)

参数：

keys：要排序的键；

axis：指定排序轴；

<code>import numpy as np # 定义成绩 eng = [90, 85, 95, 80] math = [80, 95, 90, 85] total = [170, 170, 185, 165] # 获取排序后的索引 np.lexsort((eng, math, total))</code>

<code>import numpy as np # 创建二维数组 score = np.array([[90, 85, 95, 80], [80, 95, 90, 85], [170, 170, 185, 165]]) # 获取排序后的索引 np.lexsort(score)</code>

以上便是Numpy排序的高级技巧，这些函数在数据处理和分析中非常有用。

参考资料：

[1] Numpy文档: https://numpy.org/devdocs/index.html

[2] Numpy教程: https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html