15_Numpy使用sort和argsort函数进行(行・列）排序
15_Numpy使用sort和argsort函数进行(行・列）排序
如果将NumPy函数numpy.sort（）应用于二维NumPy数组ndarray，则可以获得一个ndarray，其中每一行和每一列的值都按升序分别排序。
如果要按特定的行或列进行排序，请使用numpy.argsort（）。
numpy.argsort（）是一个返回索引ndarray而不是排序值的函数。
将描述以下内容。
- 如何使用numpy.sort（）：获取排序数组ndarray
- 如何使用ndarray.sort（）：排序数组ndarray本身
- 如何使用numpy.argsort（）：获取排序索引的数组ndarray
- 如何按特定的行或列排序
将与示例代码一起进行说明。
如何使用numpy.sort（）：获取排序数组ndarray
一维数组
将原始数组ndarray指定为第一个参数。
对于一维数组，它只是按升序排序。
返回一个新的已排序的ndarray，保留原始的ndarray不变。
import numpy as np
a = np.array([3, 4, 2, 0, 1])
print(a)
# [3 4 2 0 1]
a_sort = np.sort(a)
print(a_sort)
# [0 1 2 3 4]
print(a)
# [3 4 2 0 1]
ndarray方法sort（）用于更新ndarray本身。见下文。
np.sort（）函数没有反向参数，这与Python标准的sort（）方法和sorted（）函数不同。如果要降序使用切片[::-1]。
a_sort_reverse = np.sort(a)[::-1]
print(a_sort_reverse)
# [4 3 2 1 0]
多维数组
以二维数组为例。
a_2d = np.array([[20, 3, 100], [1, 200, 30], [300, 10, 2]])
print(a_2d)
# [[ 20 3 100]
# [ 1 200 30]
# [300 10 2]]
选择要按参数轴排序的轴。
对于二维数组，axis = 0在列上排序，而axis = 1在行上排序。每列/行中的值分别进行排序。
a_2d_sort_col = np.sort(a_2d, axis=0)
print(a_2d_sort_col)
# [[ 1 3 2]
# [ 20 10 30]
# [300 200 100]]
a_2d_sort_row = np.sort(a_2d, axis=1)
print(a_2d_sort_row)
# [[ 3 20 100]
# [ 1 30 200]
# [ 2 10 300]]
默认值为axis = -1，它沿最后一个轴排序。如果是二维数组，则按行排序。
a_2d_sort_row = np.sort(a_2d)
print(a_2d_sort_row)
# [[ 3 20 100]
# [ 1 30 200]
# [ 2 10 300]]
a_2d_sort_row = np.sort(a_2d, axis=-1)
print(a_2d_sort_row)
# [[ 3 20 100]
# [ 1 30 200]
# [ 2 10 300]]
如果要降序，请对每个轴使用切片[::-1]。末尾的;;可以省略（[::-1]等效于[::-1，：]）。
a_2d_sort_col_reverse = np.sort(a_2d, axis=0)[::-1]
print(a_2d_sort_col_reverse)
# [[300 200 100]
# [ 20 10 30]
# [ 1 3 2]]
a_2d_sort_row_reverse = np.sort(a_2d, axis=1)[:, ::-1]
print(a_2d_sort_row_reverse)
# [[100 20 3]
# [200 30 1]
# [300 10 2]]
如何使用ndarray.sort（）：排序数组ndarray本身
除了函数外，还提供sort（）作为NumPy数组ndarray的方法。
ndarray本身已排序和更新。参数与numpy.sort（）函数相同。
print(a_2d)
# [[ 20 3 100]
# [ 1 200 30]
# [300 10 2]]
a_2d.sort()
print(a_2d)
# [[ 3 20 100]
# [ 1 30 200]
# [ 2 10 300]]
a_2d.sort(axis=0)
print(a_2d[::-1])
# [[ 3 30 300]
# [ 2 20 200]
# [ 1 10 100]]
如何使用numpy.argsort（）：获取排序索引的数组ndarray
np.argsort（）返回排序索引的ndarray（在原始ndarray中的位置，从0 = 0开始），而不是按值。参数轴等的概念与np.sort（）相同。
a_2d = np.array([[20, 3, 100], [1, 200, 30], [300, 10, 2]])
print(a_2d)
# [[ 20 3 100]
# [ 1 200 30]
# [300 10 2]]
a_2d_sort_col_index = np.argsort(a_2d, axis=0)
print(a_2d_sort_col_index)
# [[1 0 2]
# [0 2 1]
# [2 1 0]]
a_2d_sort_row_index = np.argsort(a_2d)
print(a_2d_sort_row_index)
# [[1 0 2]
# [0 2 1]
# [2 1 0]]
如何按特定的行或列排序
使用np.argsort（）按任何行或列对多维数组进行排序，而不是像np.sort（）那样对每一行或列进行排序。
使用np.argsort（）获取参考行或列索引并相应地重新排列行和列的流程。
按特定列排序
使用np.argsort（）获取参考行或列索引。
print(a_2d)
# [[ 20 3 100]
# [ 1 200 30]
# [300 10 2]]
col_num = 1
print(a_2d[:, col_num])
# [ 3 200 10]
print(np.argsort(a_2d[:, col_num]))
# [0 2 1]
根据该索引对行进行排序。
a_2d_sort_col_num = a_2d[np.argsort(a_2d[:, col_num])]
print(a_2d_sort_col_num)
# [[ 20 3 100]
# [300 10 2]
# [ 1 200 30]]
如果要使用降序，请以相反的顺序使用[::-1]以通过np.argsort（）获得索引。
print(np.argsort(a_2d[:, col_num])[::-1])
# [1 2 0]
a_2d_sort_col_num_reverse = a_2d[np.argsort(a_2d[:, col_num])[::-1]]
print(a_2d_sort_col_num_reverse)
# [[ 1 200 30]
# [300 10 2]
# [ 20 3 100]]
按特定行排序
行与列相同。
row_num = 1
print(a_2d[row_num])
# [ 1 200 30]
print(np.argsort(a_2d[row_num]))
# [0 2 1]
a_2d_sort_row_num = a_2d[:, np.argsort(a_2d[row_num])]
print(a_2d_sort_row_num)
# [[ 20 100 3]
# [ 1 30 200]
# [300 2 10]]
print(np.argsort(a_2d[row_num])[::-1])
# [1 2 0]
a_2d_sort_row_num_inverse = a_2d[:, np.argsort(a_2d[row_num])[::-1]]
print(a_2d_sort_row_num_inverse)
# [[ 3 100 20]
# [200 30 1]
# [ 10 2 300]]