numpy.ma.MaskedArray.argsort

MaskedArray.argsort(axis=<class numpy._globals._NoValue>, kind='quicksort', order=None, endwith=True, fill_value=None) [source]

Возвращает массив индексов, сортирующий массив вдоль указанной оси. Маскированные значения предварительно заполняются значением fill_value.

Параметры:

axis : int, необязательно Ось, вдоль которой нужно выполнить сортировку. Если None (по умолчанию), используется уплощенная матрица. Изменено в версии 1.13.0: Ранее по умолчанию использовалось значение -1, но это было ошибкой. В будущем по умолчанию будет использоваться -1, как изначально задумывалось. До этого момента, ось нужно указывать явно, чтобы избежать предупреждения FutureWarning. kind : {‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}, необязательно Алгоритм сортировки. order : список, необязательно Когда a представляет собой массив с определенными полями, этот аргумент определяет, какие поля сравнивать первыми, вторыми и т. д. Необходимо указать не все поля. endwith : {True, False}, необязательно Указывает, должны ли пропущенные значения (если есть) обрабатываться как наибольшие значения (True) или наименьшие значения (False). Когда массив содержит значения без маски на тех же крайних значениях типа данных, порядок этих значений и значений с маской неопределен. fill_value : {var}, необязательно Значение, используемое для маскированных значений во внутреннем процессе. Если fill_value не равно None, оно переопределяет endwith.

Возвращает:

index_array : ndarray, int Массив индексов, сортирующих a вдоль указанной оси. Другими словами, a[index_array] возвращает отсортированный a.

См. также

MaskedArray.sort

Описание используемых алгоритмов сортировки.

lexsort

Непрямая устойчивая сортировка с несколькими ключами.

ndarray.sort

Сортировка на месте.

Примечания

См. sort для заметок о различных алгоритмах сортировки.

Примеры

>>> a = np.ma.array([3,2,1], mask=[False, False, True])
>>> a
masked_array(data = [3 2 --],
             mask = [False False  True],
       fill_value = 999999)
>>> a.argsort()
array([1, 0, 2])