Numpy(6)—Numpy排序、条件刷选函数（numpy.sort()、numpy.argsort()、numpy.lexsort()、numpy.nonzero() 、numpy.where()）_np.sort np.argsort

NumPy 排序、条件刷选函数

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。

（1）numpy.sort()

numpy.sort() 函数返回输入数组的排序副本。函数格式如下：

numpy.sort(a, axis, kind, order)
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import numpy as np  
 
a = np.array([[3,7],[9,1]])  
print ('我们的数组是：')
print (a)
print ('\n')
print ('调用 sort() 函数：')
print (np.sort(a))
print ('\n')
print ('按列排序：')
print (np.sort(a, axis =  0))
print ('\n')
# 在 sort 函数中排序字段 
dt = np.dtype([('name',  'S10'),('age',  int)]) 
a = np.array([("raju",21),("anil",25),("ravi",  17),  ("amar",27)], dtype = dt)  
print ('我们的数组是：')
print (a)
print ('\n')
print ('按 name 排序：')
print (np.sort(a, order =  'name'))
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（2）numpy.argsort() 函数返回的是数组值从小到大的索引值。

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=" ")
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（3）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。

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])
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（4）msort、sort_complex、partition、argpartition

（5）numpy.argmax() 和 numpy.argmin()函数分别沿给定轴返回最大和最小元素的索引。

（6）numpy.nonzero() 函数返回输入数组中非零元素的索引。

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))
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（7）numpy.where() 函数返回输入数组中满足给定条件的元素的索引。

import numpy as np 
 
x = np.arange(9.).reshape(3,  3)  
print ('我们的数组是：')
print (x)
print ( '大于 3 的元素的索引：')
y = np.where(x >  3)  
print (y)
print ('使用这些索引来获取满足条件的元素：')
print (x[y])
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（8）numpy.extract() 函数根据某个条件从数组中抽取元素，返回满条件的元素。

import numpy as np 
 
x = np.arange(9.).reshape(3,  3)  
print ('我们的数组是：')
print (x)
# 定义条件, 选择偶数元素
condition = np.mod(x,2)  ==  0  
print ('按元素的条件值：')
print (condition)
print ('使用条件提取元素：')
print (np.extract(condition, x))
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