numpy.ma.sort

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

Сортировка массива на месте

Параметры:

a : array_like Массив для сортировки. axis : int, optional Ось, по которой производится сортировка. Если None, массив сжимается перед сортировкой. По умолчанию -1, что сортирует по последней оси. kind : {‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’, ‘stable’}, optional Используемый алгоритм сортировки. order : list, optional Когда a представляет собой структурированный массив, этот аргумент определяет, какие поля сравниваются сначала, второе и так далее. Этот список не обязательно должен включать все поля. endwith : {True, False}, optional Необходимо ли обрабатывать пропущенные значения (если таковые имеются) как самые большие значения (True) или как самые малые значения (False). Если массив содержит значения без масок, упорядочение этих значений и значений с масками неопределенно. fill_value : {var}, optional Значение, используемое внутри для значений с масками. 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 об различных алгоритмах сортировки.

Примеры

>>> a = np.ma.array([1, 2, 5, 4, 3],mask=[0, 1, 0, 1, 0])
>>> # Default
>>> a.sort()
>>> a
masked_array(data=[1, 3, 5, --, --],
             mask=[False, False, False,  True,  True],
       fill_value=999999)

>>> a = np.ma.array([1, 2, 5, 4, 3],mask=[0, 1, 0, 1, 0])
>>> # Put missing values in the front
>>> a.sort(endwith=False)
>>> a
masked_array(data=[--, --, 1, 3, 5],
             mask=[ True,  True, False, False, False],
       fill_value=999999)

>>> a = np.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)
>>> a
masked_array(data=[1, --, --, 3, 5],
             mask=[False,  True,  True, False, False],
       fill_value=999999)