V niektorých prípadoch vyžadujeme na výpočet triedené pole. Na tento účel poskytuje numpy modul Pythonu funkciu tzv numpy.sort() . Táto funkcia poskytuje zoradenú kópiu zdrojového poľa alebo vstupného poľa.
Syntax:
numpy.sort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None)
Parametre:
x: pole_like
Tento parameter definuje zdrojové pole, ktoré sa bude triediť.
ubuntu build nevyhnutné
os: int alebo žiadna (voliteľné)
Tento parameter definuje os, pozdĺž ktorej sa triedenie vykonáva. Ak je tento parameter žiadne , pole bude pred zoradením sploštené a štandardne je tento parameter nastavený na -1, čo zoradí pole podľa poslednej osi.
druh: {quicksort, heapsort, mergesort} (voliteľné)
Tento parameter sa používa na definovanie algoritmu triedenia a štandardne sa triedenie vykonáva pomocou 'quicksort' .
polia v jazyku Java
poradie: str alebo zoznam str (voliteľné)
Keď je pole definované s poľami, jeho poradie definuje polia na vykonanie porovnania v prvom, druhom atď. Ako reťazec môže byť špecifikované iba jedno pole a nie nevyhnutne pre všetky polia. Nešpecifikované polia sa však budú stále používať v poradí, v akom sa objavia v dtype, na prerušenie väzby.
Vrátenie:
Táto funkcia vráti zoradenú kópiu zdrojového poľa, ktorá bude mať rovnaký tvar a typ ako zdrojové pole.
Príklad 1:
import numpy as np x=np.array([[1,4,2,3],[9,13,61,1],[43,24,88,22]]) x y=np.sort(x) y
Výkon:
array([[ 1, 4, 2, 3], [ 9, 13, 61, 1], [43, 24, 88, 22]]) array([[ 1, 2, 3, 4], [ 1, 9, 13, 61], [22, 24, 43, 88]])
Vo vyššie uvedenom kóde
ako nájsť blokované čísla v systéme Android
- Importovali sme numpy s aliasom np.
- Vytvorili sme viacrozmerné pole 'X' použitím np.array() funkciu.
- Deklarovali sme premennú 'a' a priradil vrátenú hodnotu np.sort() funkciu.
- Prešli sme vstupné pole 'X' vo funkcii.
- Nakoniec sme sa pokúsili vytlačiť hodnotu 'a' .
Vo výstupe zobrazuje zoradenú kópiu zdrojového poľa rovnakého typu a tvaru.
Príklad 2:
import numpy as np x=np.array([[1,4,2,3],[9,13,61,1],[43,24,88,22]]) x y=np.sort(x, axis=None) y
Výkon:
večera vs čas na večeru
array([[ 1, 4, 2, 3], [ 9, 13, 61, 1], [43, 24, 88, 22]]) array([ 1, 1, 2, 3, 4, 9, 13, 22, 24, 43, 61, 88])
Príklad 3:
import numpy as np x=np.array([[1,4,2,3],[9,13,61,1],[43,24,88,22]]) x y=np.sort(x,axis=0) y z=np.sort(x,axis=1) z
Výkon:
array([[ 1, 4, 2, 1], [ 9, 13, 61, 3], [43, 24, 88, 22]]) array([[ 1, 2, 3, 4], [ 1, 9, 13, 61], [22, 24, 43, 88]])
Príklad 4:
import numpy as np dtype = [('name', 'S10'), ('height', float), ('age', int),('gender','S10')] values = [('Shubham', 5.9, 23, 'M'), ('Arpita', 5.6, 23, 'F'),('Vaishali', 5.2, 30, 'F')] x=np.array(values, dtype=dtype) x y=np.sort(x, order='age') y z=np.sort(x, order=['age','height']) z
Výkon:
array([('Shubham', 5.9, 23, 'M'), ('Arpita', 5.6, 23, 'F'), ('Vaishali', 5.2, 30, 'F')],dtype=[('name', 'S10'), ('height', '<f8'), ('age', ' <i4'), ('gender', 's10')]) array([('arpita', 5.6, 23, 'f'), ('shubham', 5.9, 'm'), ('vaishali', 5.2, 30, 'f')], dtype="[('name'," 's10'), ('height', '<f8'), < pre> <p> <strong>In the above code</strong> </p> <ul> <li>We have imported numpy with alias name np.</li> <li>We have defined the fields and values for the structured array.</li> <li>We have created a structured array <strong>'x'</strong> by passing dtype and values in the <strong>np.array()</strong> function.</li> <li>We have declared the variables <strong>'y'</strong> and <strong>'z'</strong> , and assigned the returned value of <strong>np.sort()</strong> function.</li> <li>We have passed the input array <strong>'x'</strong> and order in the function.</li> <li>Lastly, we tried to print the value of <strong>'y</strong> ' and <strong>'z'</strong> .</li> </ul> <p>In the output, it shows a sorted copy of the structured array with a defined order.</p> <hr></f8'),>