numpy中sort的用法

在NumPy库中，`numpy.sort()`函数用于对数组进行排序。NumPy中的数组操作通常是针对整个数组进行，而不是像Python列表那样逐个元素处理。以下是`numpy.sort()`的基本用法：

1. **基本排序**：

   import numpy as np
   arr = np.array([5, 2, 8, 1])
   sorted_arr = np.sort(arr)
   print(sorted_arr)  # 输出: [1 2 5 8]

这里对数组进行了升序排列，并返回了一个新的排序后的数组。

2. **轴方向排序**：

   arr_2d = np.array([[5, 2], [8, 1]])
   sorted_arr_2d = np.sort(arr_2d, axis=0)  # 沿着行排序
   sorted_arr_2d = np.sort(arr_2d, axis=1)  # 沿着列排序

可以指定`axis`参数为0（表示按行）或1（表示按列）来进行排序。

3. **稳定性**：
`numpy.sort()`不是稳定的排序方法，如果数组中有相同的值，它们之间的相对位置可能会改变。如果你需要稳定性，应该考虑使用其他排序方法，比如`np.argsort()`。

4. **自定义排序规则**：
类似于Python列表的`key`参数，`numpy.sort()`也可以通过`kind`参数和`order`关键字参数来指定排序类型（如'quicksort'、'mergesort'或'diff')，以及选择字段进行排序。

arr = np.array([(2, 'b'), (1, 'a'), (2, 'c')])
sorted_arr = np.sort(arr, order='f')  # 按第一个元素排序，f代表数值字段