python 实现多维数组(array)排序-猿码集

介绍

在计算机编程中，数组（array）是一种存储固定大小的相同类型元素的集合的数据结构。数组在计算机科学中应用广泛，可以作为最基本的数据结构之一，因为几乎所有算法和数据结构都可以通过数组来实现。在Python中，我们可以使用numpy库来创建和操作多维数组。

在本文中，我们将探讨如何使用Python对多维数组进行排序。首先，让我们创建一个简单的二维数组。


import numpy as np
arr = np.array([[3, 2, 4], 
               [1, 6, 5]])

现在，我们有一个2 x 3的二维数组。要对数组进行排序，我们可以使用numpy库中的sort()函数。sort()函数可以按照指定的轴对数组进行排序。在二维数组中，轴0表示按行排序，轴1表示按列排序。

要按行对数组进行排序，我们可以使用轴0。下面的代码将按照第一行的元素进行排序。


arr_sorted = np.sort(arr, axis=0)
print(arr_sorted)

输出结果如下：


[[1 2 4]
 [3 6 5]]

在这里，第一行的元素为[3, 2, 4]和[1, 6, 5]，进行排序后的结果将是[1, 2, 4]和[3, 6, 5]。

如果要按列排序，我们可以使用轴1。下面的代码将按照第一列的元素进行排序。


arr_sorted = np.sort(arr, axis=1)
print(arr_sorted)

输出结果如下：


[[2 3 4]
 [1 5 6]]

在这里，第一列的元素为[3, 1]和[2, 6]和[4, 5]，进行排序后的结果将是[2, 3, 4]和[1, 5, 6]。

默认情况下，sort()函数使用升序排序。如果您想要使用不同的排序规则，您可以使用argsort()函数排序索引，然后根据排序索引对数组进行排序。

例如，假设我们有一个包含学生姓名和成绩的二维数组：


scores = np.array([['John', 90],
                   ['Mary', 85],
                   ['Tom', 95]])

我们可以使用argsort()函数按照成绩对学生进行排序。


grades = scores[:, 1].argsort()
sorted_scores = scores[grades]
print(sorted_scores)

输出结果如下：


[['Mary' '85']
 ['John' '90']
 ['Tom' '95']]

在这里，我们使用了scores[:, 1]来获取成绩并使用argsort()函数按照成绩的顺序获取排序索引。排序后，我们将结果赋值给sorted_scores。

在本文中，我们介绍了如何使用Python和numpy库对多维数组进行排序。我们通过sort()函数可以轻松排序，也可以使用argsort()函数根据自定义规则排序。对于数据科学家和机器学习工程师来说，这些操作是非常有用的，因为它们可以帮助我们处理和分析非常大的数据集。