numpy.ndarray.sort
метод
-
ndarray.sort(axis=-1, kind=None, order=None) -
Сортирует массив на месте. Обратитесь к
numpy.sortдля получения полной документации.- Параметры
-
-
axisint, optional -
Ось, по которой происходит сортировка. По умолчанию -1, что означает сортировку по последней оси.
-
kind{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’, ‘stable’}, optional -
Алгоритм сортировки. По умолчанию — «быстрая сортировка». Обратите внимание, что оба варианта «стабильный» и «слияние» используют timsort в качестве основы, и в общем случае фактическая реализация будет зависеть от типа данных. Вариант «слияние» сохраняется для обратной совместимости.
Изменено в версии 1.15.0.: Вариант «стабильный» был добавлен.
-
orderstr or list of str, optional -
Когда
aпредставляет собой массив с определенными полями, этот аргумент указывает, какие поля сравнивать в первую очередь, во вторую и т. д. Одно поле может быть указано в виде строки, и не все поля обязательно должны быть указаны, но неуказанные поля все равно будут использоваться в том порядке, в котором они появляются в dtype, для разрешения ничьих.
-
См. также
-
numpy.sort -
Возвращает отсортированную копию массива.
-
numpy.argsort -
Непрямая сортировка.
-
numpy.lexsort -
Непрямая стабильная сортировка по нескольким ключам.
-
numpy.searchsorted -
Нахождение элементов в отсортированном массиве.
-
numpy.partition -
Частичная сортировка.
Примечания
См.
numpy.sortдля заметок по различным алгоритмам 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
orderдля указания поля, используемого 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')])
© 2005–2021 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.20/reference/generated/numpy.ndarray.sort.html