numpy.ma.sort

numpy.ma.sort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None, endwith=True, fill_value=None) [source]

Сортирует массив на месте

Параметры:

a : array_like Массив для сортировки. axis : int, необязательно Ось, по которой нужно выполнить сортировку. Если None, массив сжимается перед сортировкой. По умолчанию -1, что сортирует по последней оси. kind : {‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}, необязательно Алгоритм сортировки. По умолчанию ‘quicksort’. order : список, необязательно Когда a является структурированным массивом, этот аргумент определяет, какие поля сравнивать в первую, вторую и т. д. очередь. Этот список не должен включать все поля. endwith : {True, False}, необязательно Указывает, должны ли пропущенные значения (если есть) быть размещены в верхних индексах (в конце массива) (True) или нижних индексах (в начале). Когда массив содержит значения без маски из самого большого (или самого маленького, если False) представимого значения типа данных, порядок этих значений и значений с маской не определён. Чтобы обеспечить, что значения с маской находятся в конце (начале) в этом случае, необходимо отсортировать маску. fill_value : {var}, необязательно Значение, используемое внутри для значений с маской. Если fill_value не равно None, оно переопределяет endwith.

Возвращает:

sorted_array : ndarray Массив того же типа и формы, что и a.

См. также

ndarray.sort

Метод для сортировки массива на месте.

argsort

Непрямая сортировка.

lexsort

Непрямая устойчивая сортировка по нескольким ключам.

searchsorted

Нахождение элементов в отсортированном массиве.

Примечания

См. sort для заметок по различным алгоритмам сортировки.

Примеры

>>> a = ma.array([1, 2, 5, 4, 3],mask=[0, 1, 0, 1, 0])
>>> # Default
>>> a.sort()
>>> print(a)
[1 3 5 -- --]

>>> a = ma.array([1, 2, 5, 4, 3],mask=[0, 1, 0, 1, 0])
>>> # Put missing values in the front
>>> a.sort(endwith=False)
>>> print(a)
[-- -- 1 3 5]

>>> a = ma.array([1, 2, 5, 4, 3],mask=[0, 1, 0, 1, 0])
>>> # fill_value takes over endwith
>>> a.sort(endwith=False, fill_value=3)
>>> print(a)
[1 -- -- 3 5]