numpy对数组进行排序

最新推荐文章于 2025-04-21 20:45:45 发布

Dompink

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文章标签： python 算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mmx1065009116/article/details/120778163

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本文详细介绍了numpy库中用于数组排序的三个函数：sort、argsort和lexsort。numpy.sort直接对数组进行排序，适合一维数组；argsort返回排序后的索引值，需配合数组使用；lexsort则支持多条件排序，如按列优先级排序。通过实例代码演示了每个函数的用法，帮助初学者更好地理解和应用这些排序功能。

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背景

最近需要对数组进行排序，但网上的博文有不少细节不够完整，对小白不够友好，所以简单写一下numpy的排序

1. numpy.sort

numpy.sort可直接对数组进行排序，非常简单，对一维数组排序很方便（多维数组更建议用其他功能更多的函数），例如

import numpy as np
x = np.array([1,6,7,8,2,3,3,5])
print(x)
x_sort = np.sort(x,axis = 0)
print(x_sort)

直接对x进行排序，结果为

2. numpy.argsort

argsort与sort不同，其直接返回的是索引值，而不是排序好后的值，在得到索引值后，需要再做一步 list[索引值]，才能得到排序后的值
例如对x按行排列

import numpy as np
x = np.array([[9,6,7],[2,6,7],[8,2,3]])
print(x)
# x_index为索引值
x_index = x[:,0].argsort()
# x_sort排序后的值
x_sort = x[x_index]
print(x_sort)

结果为

2. numpy.lexsort

和argsort一样返回的是索引值。但是排序条件可以设置的更为复杂，比如在条件1排序相等的情况下，再根据条件2进行排序，例如下例，先根据第0列按从小到大排，值相等的情况下，按第1列值从小到大排列（注意这里首要条件是放在后面！！！这个和日常习惯是相反的）

import numpy as np
x = np.array([[9,6,7],[9,4,7],[8,2,3]])
print(x)
# x_index为索引值
# !!!注意首要条件放在后面
x_index = np.lexsort((x[:,1],x[:,0]))
# x_sort排序后的值
x_sort = x[x_index]
print(x_sort)

结果为