Numpy搜索与排序

目录

1、排序函数

2、搜索函数

3、条件搜索

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1、排序函数

下表是对各种排序算法的平均速度、最快情况性能、工作空间大小和稳定性的比较。

种类	速度	最坏情况	工作空间	稳定性
'quicksort'	1	O(n^2)	0	不稳定
'heapsort'	3	O(n*log(n))	0	不稳定
'mergesort'	2	O(n*log(n))	~n/2	稳定

① sort函数

返回数组元素升序排序结果。不会修改原数组中元素顺序。

可以使用参数kind指定排序算法。kind : {'quicksort', 'mergesort', 'heapsort', 'stable'}

arr = np.array([1, 3, 5, 2, 0, 9, 6, 8, 4])
print("arr：", arr, "np.sort(arr)：", np.sort(arr),
      "sorted(arr, reverse=True)：", sorted(arr, reverse=True), sep="\n")
# arr：
# [1 3 5 2 0 9 6 8 4]
# np.sort(arr)：
# [0 1 2 3 4 5 6 8 9]
# sorted(arr, reverse=True)：
# [9, 8, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

如果想要降序排序，可以使用函数sorted函数。

② argsort函数

返回数组升序排序后的索引值。不会修改原数组中元素顺序。

print("-" * 32, "argsort", "-" * 32)
arr = np.array([1, 3, 5, 2, 0, 9, 6, 8, 4])
print("arr：", arr, "np.argsort(arr)：", np.argsort(arr), sep="\n")
# arr：
# [1 3 5 2 0 9 6 8 4]
# np.argsort(arr)：
# [4 0 3 1 8 2 6 7 5]

2、搜索函数

① argmin函数。返回最小元素的索引值。

② argmax函数。返回最大元素的索引值。

print("-" * 32, "搜索函数", "-" * 32)
arr = np.array([1, 3, 5, 2, 0, 9, 6, 8, 4])
print("arr：", arr, "np.argmin(arr)：", np.argmin(arr), "np.argmax(arr)：", np.argmax(arr), sep="\n")
# arr：
# [1 3 5 2 0 9 6 8 4]
# np.argmin(arr)：
# 4
# np.argmax(arr)：
# 5

3、条件搜索

① where函数。where(condition, [x, y])等价于condition ？ x : y。如果满足条件返回x否则返回y。

② extract函数。返回数组中满足条件的元素。

print("-" * 32, "条件搜索", "-" * 32)
arr = np.array([1, 3, 5, 2, 0, 9, 6, 8, 4])
print("arr：", arr, "np.where(arr > 4, 1, 0)：", np.where(arr > 4, 1, 0),
      "np.extract(arr > 4, arr)：", np.extract(arr > 4, arr), sep="\n")
# arr：
# [1 3 5 2 0 9 6 8 4]
# np.where(arr > 4, 1, 0)：
# [0 0 1 0 0 1 1 1 0]
# np.extract(arr > 4, arr)：
# [5 9 6 8]