Python 排序函数sort（）、sorted（）、argsort（）函数详解

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分类专栏： python 文章标签： sorted() sort() argsort() Python 排序函数sort（）、sorted（）、arg

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本文详细介绍了Python内置的排序函数sort和sorted，以及numpy库中的argsort函数。sort方法仅适用于list，sorted则适用于所有可迭代序列，返回值为list。sorted函数可以接受cmp、key和reverse参数进行自定义排序。argsort函数返回数组值从小到大的索引值，可用于一维和二维数组的排序。示例中展示了不同参数下如何进行升序、降序排序及利用索引值对数组进行排序。

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# python的内建排序函数有 sort、sorted两个。

sort（）方法仅仅定义在list中，而sorted（）方法是对所有的可迭代序列都有效，并且针对任何的可迭代序列，sorted（）都是返回一个list。

sorted（）函数-->举个例子:

ls = list([1,5,2,9,3,8,4,6])
new_ls = sorted(ls)
print(new_ls)
# 输出结果为：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9]

print(sorted({8:'D',2:'B',6:'B',4:'E',3:'A'}))
# 输出结果为：[2, 3, 4, 6, 8]

sorted(iterable，cmp，key，reverse）

2、使用cmp函数排序，cmp是带两个参数的比较函数

list1 = [('david', 90), ('mary',90), ('sara',80),('lily',95)]

print(sorted(list1,cmp = lambda x,y: cmp(x[0],y[0])))#按照第一个位置的字母序排序
#[('david', 90), ('lily', 95), ('mary', 90), ('sara', 80)]

print(sorted(list1,cmp = lambda x,y: cmp(x[1],y[1])))#按照第二个位置的数字序排序

#[('sara', 80), ('david', 90), ('mary', 90), ('lily', 95)]

3、添加key参数，key 是带一个参数的函数

list.sort()和sorted()函数使用key参数来指定一个函数，此函数将在每个元素比较前被调用。

例如通过key指定的函数来忽略字符串的大小写

print(sorted("This is a test string from Andrew".split(), key=str.lower))
#输出为：['a', 'Andrew', 'from', 'is', 'string', 'test', 'This']

4、用reverse排序

print(sorted(list1,reverse = True))#逆转
 
#[('sara', 80), ('mary', 90), ('lily', 95), ('david', 90)]

5、argsort()函数，是numpy库中的函数

argsort函数
argsort函数返回的是数组值从小到大的索引值

Examples
--------
One dimensional array:一维数组

>>> x = np.array([3, 1, 2])
>>> np.argsort(x)
array([1, 2, 0])

Two-dimensional array:二维数组

>>> x = np.array([[0, 3], [2, 2]])
>>> x
array([[0, 3],
[2, 2]])

>>> np.argsort(x, axis=0) #按列排序
array([[0, 1],
[1, 0]])

>>> np.argsort(x, axis=1) #按行排序
array([[0, 1],
[0, 1]])
#######################################

例1：

>>> x = np.array([3, 1, 2])
>>> np.argsort(x) #按升序排列
array([1, 2, 0])
>>> np.argsort(-x) #按降序排列
array([0, 2, 1])
>>> x[np.argsort(x)] #通过索引值排序后的数组
array([1, 2, 3])
>>> x[np.argsort(-x)]
array([3, 2, 1])
另一种方式实现按降序排序：

>>> a = x[np.argsort(x)]
>>> a
array([1, 2, 3])
>>> a[::-1]
array([3, 2, 1])