numpy.sort

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

Возвращает отсортированную копию массива.

Параметры:

a : array_like Массив для сортировки. axis : int or None, optional Ось, по которой выполнять сортировку. Если None, массив сжимается перед сортировкой. По умолчанию -1, что сортирует по последней оси. kind : {‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’, ‘stable’}, optional Алгоритм сортировки. По умолчанию 'quicksort'. order : str or list of str, optional Когда a представляет собой массив с определёнными полями, этот аргумент указывает, какие поля сравнивать в первую, вторую и т. д. очередь. Одно поле может быть указано как строка, и не все поля нужно указывать, но не указанные поля всё равно будут использованы в порядке их появления в dtype для разбиения связей.

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 стабильная сортировка по нескольким ключам.

searchsorted

Поиск элементов в отсортированном массиве.

partition

Частичная сортировка.

Примечания

Различные алгоритмы сортировки характеризуются своей средней скоростью, производительностью в худшем случае, размером рабочего пространства и тем, являются ли они стабильными. Стабильная сортировка сохраняет элементы с одинаковым ключом в том же относительном порядке. Три доступных алгоритма имеют следующие свойства:

вид	скорость	худший случай	рабочее пространство	стабильный
‘quicksort’	1	O(n^2)	0	нет
‘mergesort’	2	O(n*log(n))	~n/2	да
‘heapsort’	3	O(n*log(n))	0	нет

Все алгоритмы сортировки создают временные копии данных при сортировке по любой оси, кроме последней. Следовательно, сортировка по последней оси быстрее и использует меньше памяти, чем сортировка по любой другой оси.

Порядок сортировки для комплексных чисел — лексикографический. Если вещественная и мнимая части не являются nan, то порядок определяется вещественными частями, за исключением случаев, когда они равны, в этом случае порядок определяется мнимыми частями.

До numpy 1.4.0 сортировка вещественных и комплексных массивов, содержащих значения nan, приводила к неопределённому поведению. В версиях numpy >= 1.4.0 значения nan сортируются в конец. Расширенный порядок сортировки:

• Вещественный: [R, nan]
• Комплексный: [R + Rj, R + nanj, nan + Rj, nan + nanj]

где R — вещественное значение, не являющееся nan. Комплексные значения с одинаковым расположением nan сортируются в соответствии с не-nan частью, если она существует. Не-nan значения сортируются как и прежде.

Новое в версии 1.12.0.

quicksort был изменён на introsort, который переключится на heapsort, когда он не сделает достаточного прогресса. Это делает худший случай O(n*log(n)).

‘stable’ автоматически выбирает лучший стабильный алгоритм сортировки для типа данных, который сортируется. В настоящее время он сопоставлен с mergesort.

Примеры

>>> a = np.array([[1,4],[3,1]])
>>> np.sort(a)                # sort along the last axis
array([[1, 4],
       [1, 3]])
>>> np.sort(a, axis=None)     # sort the flattened array
array([1, 1, 3, 4])
>>> np.sort(a, axis=0)        # sort along the first axis
array([[1, 1],
       [3, 4]])

Используйте ключевое слово order для указания поля, которое нужно использовать при сортировке структурированного массива:

>>> dtype = [('name', 'S10'), ('height', float), ('age', int)]
>>> values = [('Arthur', 1.8, 41), ('Lancelot', 1.9, 38),
...           ('Galahad', 1.7, 38)]
>>> a = np.array(values, dtype=dtype)       # create a structured array
>>> np.sort(a, order='height')                        
array([('Galahad', 1.7, 38), ('Arthur', 1.8, 41),
       ('Lancelot', 1.8999999999999999, 38)],
      dtype=[('name', '|S10'), ('height', '<f8'), ('age', '<i4')])

Сортировать по возрасту, затем по росту, если возрасты равны:

>>> np.sort(a, order=['age', 'height'])               
array([('Galahad', 1.7, 38), ('Lancelot', 1.8999999999999999, 38),
       ('Arthur', 1.8, 41)],
      dtype=[('name', '|S10'), ('height', '<f8'), ('age', '<i4')])