numpy.matrix.sort

метод

matrix.sort(axis=-1, kind=None, order=None)

Сортирует массив на месте. Обратитесь к numpy.sort для получения полной документации.

Параметры

axisint, optional

Ось, по которой производится сортировка. По умолчанию -1, что означает сортировку по последней оси.

kind{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’, ‘stable’}, optional

Алгоритм сортировки. По умолчанию используется быстрая сортировка. Обратите внимание, что как «стабильная», так и «слиянием» используют сортировку Timsort, и, как правило, фактическая реализация будет варьироваться в зависимости от типа данных. Вариант «слиянием» сохраняется для обратной совместимости.

Изменено в версии 1.15.0.: Добавлен вариант «стабильная».

orderstr or list of str, optional

Когда a представляет собой массив с определенными 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 обязательно должны быть указаны, но незаданные поля все равно будут использоваться в том порядке, в котором они появляются в dtype, чтобы разбить ничьи.

См. также

numpy.sort

Возвращает отсортированную копию массива.

numpy.argsort

Неявная сортировка.

numpy.lexsort

Неявная стабильная сортировка по нескольким ключам.

numpy.searchsorted

Найти элементы в отсортированном массиве.

numpy.partition

Частичная сортировка.

Примечания

См. numpy.sort для заметок об различных алгоритмах сортировки.

Примеры

>>> a = np.array([[1,4], [3,1]])
>>> a.sort(axis=1)
>>> a
array([[1, 4],
       [1, 3]])
>>> a.sort(axis=0)
>>> a
array([[1, 3],
       [1, 4]])

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

>>> a = np.array([('a', 2), ('c', 1)], dtype=[('x', 'S1'), ('y', int)])
>>> a.sort(order='y')
>>> a
array([(b'c', 1), (b'a', 2)],
      dtype=[('x', 'S1'), ('y', '<i8')])