np中排序的sorter

在NumPy库（np）中，`sort()`函数用于对数组进行排序，而`argsort()`函数则返回排序元素的索引，而不是直接改变原数组。这两个函数都可用于一维或多维数组，但它们的主要区别在于：

1. `numpy.sort(arr)`：它会直接就地修改输入数组，对数组进行升序排列。如果需要降序排列，可以设置`kind='descend'`。

2. `arr.argsort()`：这个方法返回的是一个整数数组，表示原始数组按顺序排序后的索引。这对于保留原始数据位置并获取排序后的对应值非常有用。

例如：

import numpy as np

# 对一维数组进行排序
data = np.array([4, 2, 7, 1])
sorted_data = np.sort(data)
sorted_indices = data.argsort()

print("Sorted Data:", sorted_data)
print("Sorted Indices:", sorted_indices)

# 或者通过argsort创建一个新的排序版本的数组，保持原数组不变
sorted_data_without_change = data[np.argsort(data)]

相关问题

np.searchsorted()函数

np.searchsorted()函数是一个NumPy函数，用于在已排序的数组中查找元素的位置。它的语法是：

np.searchsorted(a, v, side='left', sorter=None)

其中：

- a：已排序的输入数组。
- v：要查找的值或值的列表。
- side：“left”表示返回与v相等的最小索引，而“right”表示返回与v相等的最大索引。
- sorter：如果提供，它将用于排序a。

该函数返回一个整数数组，该数组包含v中每个元素在a中的插入位置。如果v中的元素不在a中，则返回它们应该在a中插入的位置。

例如，假设我们有以下已排序的数组：

a = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

然后我们可以使用np.searchsorted()函数来查找元素5和9的位置：

np.searchsorted(a, 5) # 返回2
np.searchsorted(a, 9) # 返回4

这里的返回值分别是5应该插入的位置和9应该插入的位置。