numpy.argsort

numpy.argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None) [source]

Возвращает индексы, которые бы отсортировали массив.

Выполняет косвенную сортировку по указанной оси, используя алгоритм, определённый kind ключевым словом. Возвращает массив индексов того же размера, что и a, который индексирует данные вдоль заданной оси в отсортированном порядке.

Параметры:

a : array_like Массив для сортировки. axis : int или None, необязательно Ось, по которой производится сортировка. По умолчанию -1 (последняя ось). Если None, используется сплюснутый массив. kind : {‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}, необязательно Алгоритм сортировки. order : str или список str, необязательно Когда a является массивом с определёнными полями, этот параметр указывает, какие поля сравнивать в первую, вторую и т.д. очередь. Одно поле можно указать как строку, и не все поля нужно указывать, но неуказанные поля всё равно будут использоваться в том порядке, в котором они встречаются в dtype, чтобы разрешать ничьи.

Возвращает:

index_array : ndarray, int Массив индексов, которые сортируют a вдоль указанной оси. Если a одномерный, a[index_array] даёт отсортированный a.

См. также

sort

Описание используемых алгоритмов сортировки.

lexsort

Непрямая устойчивая сортировка с несколькими ключами.

ndarray.sort

Сортировка на месте.

argpartition

Непрямая частичная сортировка.

Примечания

См. sort для заметок о различных алгоритмах сортировки.

Начиная с NumPy 1.4.0 argsort работает с вещественными/комплексными массивами, содержащими значения nan. Улучшенный порядок сортировки описан в sort.

Примеры

Одномерный массив:

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

Двумерный массив:

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

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

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

Сортировка с ключами:

>>> x = np.array([(1, 0), (0, 1)], dtype=[('x', '<i4'), ('y', '<i4')])
>>> x
array([(1, 0), (0, 1)],
      dtype=[('x', '<i4'), ('y', '<i4')])

>>> np.argsort(x, order=('x','y'))
array([1, 0])

>>> np.argsort(x, order=('y','x'))
array([0, 1])