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
-
Сортируемый массив.
- axisint, необязательно
-
Ось, по которой производится сортировка. Если None, массив сжимается перед сортировкой. По умолчанию -1, что сортирует по последней оси.
- kind{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’, ‘stable’}, необязательно
-
Используемый алгоритм сортировки.
- orderсписок, необязательно
-
Когда
aявляется структурированным массивом, этот аргумент определяет, какие поля сравниваются в первую, вторую и последующие очереди. В этот список не обязательно включать все поля. - endwith{True, False}, необязательно
-
Указывается, рассматривать ли пропущенные значения (если таковые имеются) как максимальные (True) или минимальные (False) значения. Когда массив содержит значения без маски, находящиеся на одних и тех же крайних значениях типа данных, порядок этих значений и значений с маской не определён.
- fill_valueскаляр или None, необязательно
-
Значение, используемое внутри для значений с маской. Если
fill_valueне равно None, оно заменяетendwith.
- Возвращает
-
- sorted_arrayndarray
-
Массив того же типа и формы, что и
a.
См. также
numpy.ndarray.sort-
Метод сортировки массива на месте.
argsort-
Косвенная сортировка.
lexsort-
Неявная устойчивая сортировка по нескольким ключам.
searchsorted-
Нахождение элементов в отсортированном массиве.
Примечания
См.
sortдля заметок о 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)
© 2005–2022 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.21/reference/generated/numpy.ma.MaskedArray.sort.html