numpy.ma.MaskedArray.sort
метод
-
ma.MaskedArray.sort(axis=-1, kind=None, order=None, endwith=True, fill_value=None)[source] -
Сортирует массив на месте
- Параметры
-
-
aarray_like -
Массив, который нужно отсортировать.
-
axisint, optional -
Ось, по которой нужно сортировать. Если None, массив сжимается в одномерный перед сортировкой. По умолчанию -1, что сортирует по последней оси.
-
kind{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’, ‘stable’}, optional -
Алгоритм сортировки.
-
orderlist, optional -
Когда
aявляется структурированным массивом, этот аргумент указывает, какие поля сравнивать в первую, вторую и т. д. очередь. Этот список не обязательно должен включать все поля. -
endwith{True, False}, optional -
Указывает, как обрабатывать отсутствующие значения (если есть): как самые большие (True) или как самые маленькие (False). Когда массив содержит значения без маскировки, находящиеся на тех же крайних значениях типа данных, порядок этих значений и значений с маской не определён.
-
fill_value{var}, optional -
Значение, используемое внутри для значений с маской. Если
fill_valueне равно None, оно имеет приоритет надendwith.
-
- Возвращаемые значения
-
-
sorted_arrayndarray -
Массив того же типа и формы, что и
a.
-
См. также
-
numpy.ndarray.sort -
Метод для сортировки массива на месте.
-
argsort -
Неявная сортировка.
-
lexsort -
Неявная стабильная сортировка по нескольким ключам.
-
searchsorted -
Нахождение элементов в отсортированном массиве.
Примечания
См.
sortдля заметок по различным алгоритмам 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)
© 2005–2021 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.20/reference/generated/numpy.ma.MaskedArray.sort.html