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, который нужно отсортировать. 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 представляет собой структурированный массив, этот аргумент указывает, какие поля сравнивать в первую, вторую и т.д. очередь. В этот список не обязательно включать все поля. endwith : {True, False}, необязательно Указывает, должны ли пропущенные значения (если есть) помещаться в верхних индексах (в конце массива) (True) или нижних индексах (в начале). Если массив содержит значения без маски из наибольшего (или наименьшего, если False) представимого значения типа данных, порядок этих значений и значений с маской неопределён. Чтобы гарантировать, что значения с маской находятся в конце (начале) в этом случае, необходимо отсортировать маску. fill_value : {переменная}, 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

Неявная сортировка.

lexsort

Неявная устойчивая сортировка по нескольким ключам.

searchsorted

Нахождение элементов в отсортированном массиве.

Примечания

См. sort для заметок о различных алгоритмах 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]