NumPy 教程 之 NumPy 排序、条件筛选函数 2

简介: 这段教程介绍了NumPy中的排序方法及其特性,包括快速排序、归并排序和堆排序的速度、最坏情况性能、工作空间及稳定性。重点讲解了`numpy.argsort()`函数的应用,该函数可返回数组值从小到大的索引值,并通过一个示例展示了如何使用此函数对数组进行排序及重构。

NumPy 教程 之 NumPy 排序、条件筛选函数 2

NumPy 排序、条件筛选函数

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。

种类 速度 最坏情况 工作空间 稳定性
'quicksort'(快速排序) 1 O(n^2) 0 否
'mergesort'(归并排序) 2 O(nlog(n)) ~n/2 是
'heapsort'(堆排序) 3 O(n
log(n)) 0 否

numpy.argsort()

numpy.argsort() 函数返回的是数组值从小到大的索引值。

实例

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=" ")

输出结果为:

我们的数组是:
[3 1 2]

对 x 调用 argsort() 函数:
[1 2 0]

以排序后的顺序重构原数组:
[1 2 3]

使用循环重构原数组

1 2 3

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