numpy排序

NumPy中提供了几种排序数组的方法，包括np.sort、ndarray.sort和np.argsort。

- np.sort：返回排序后的数组的副本。
- ndarray.sort：在原位排序，即直接修改原数组。
- np.argsort：返回排序后的索引数组。

下面是几个示例：

import numpy as np

# 一维数组排序
a = np.array([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3])
print(np.sort(a))         # 输出 [1 1 2 3 3 4 5 5 6 9]
print(a.sort())           # 输出 None
print(a)                  # 输出 [1 1 2 3 3 4 5 5 6 9]

# 二维数组按行排序
b = np.array([[3, 1, 4], [1, 5, 9], [2, 6, 5], [3, 5, 8]])
print(np.sort(b, axis=1)) # 输出 [[1 3 4] [1 5 9] [2 5 6] [3 5 8]]

# 返回排序后的索引数组
c = np.array([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3])
print(np.argsort(c))      # 输出 [1 3 6 0 9 2 4 8 7 5]

相关问题

numpy 数组排序

好的，针对您的问题，可以使用 numpy 库中的 sort 函数来对数组进行排序。具体操作如下：

import numpy as np

arr = np.array([3, 1, 4, 2, 5])
sorted_arr = np.sort(arr)

print(sorted_arr)

输出结果为：

[1 2 3 4 5]

如果想要对数组进行降序排序，可以使用 `np.sort(arr)[::-1]`。

numpy的排序方法

NumPy提供了多种排序方法，可以根据不同的需求选择适合的算法。下面是几种常用的排序方法：

1. 使用numpy.sort()函数返回输入数组的排序副本（改变原数组）。可以通过设置axis参数来指定沿着哪个轴进行排序，默认是按列排序。还可以使用kind参数来选择排序算法，默认是快速排序。如果数组包含字段，则还可以使用order参数进行按字段排序。

2. 使用numpy.argsort()函数返回数组值从小到大的索引值，可以根据这些索引值重新排列数组。

3. 使用numpy.nonzero()函数返回输入数组中非零元素的索引。

4. 使用numpy.where()函数返回输入数组中满足给定条件的元素的索引。

5. 使用numpy.extract()函数根据某个条件从数组中抽取元素，返回满足条件的元素。

此外，还可以使用np.lexsort()函数按指定列进行排序，并返回位置索引。