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法学Python 中的 a.sort、sorted(a)、np.argsort(a) 和 np.lexsort(b, a)
按特定顺序排列数据元素是一种经常需要的操作。为了对数组中的元素进行排序，Python 使用名为 sorted() 和 array.sort() 的函数。
sorted(array)
此函数返回一个排序后的数组，而不会修改原始数组。
a = [9,5,3,1,12,6] b = sorted([9,5,3,1,12,6]) print "Sorted Array :\n", print (b) print "Original Array :\n", print (a)
运行上述代码，我们得到以下结果：
Sorted Array : [1, 3, 5, 6, 9, 12] Original Array : [9, 5, 3, 1, 12, 6]
list.sort()
sort 函数通过对提供的数组进行就地修改来返回排序后的数组。因此，原始数组会像下面的例子中显示的那样被修改。
a = [9,5,3,1,12,6] print "Original Array :\n", print (a) print "Sorted Array :\n", a.sort() print (a)
运行上述代码，我们得到以下结果：
Original Array : [9, 5, 3, 1, 12, 6] Sorted Array : [1, 3, 5, 6, 9, 12]
因此，sorted() 函数比 sort() 函数慢，因为它会创建原始数组的副本，然后对其进行修改。
更复杂的排序需求可以使用 NumPy 来完成。NumPy 是一个 Python 库，广泛用于科学数据处理，因为它提供了许多高级功能。我们将在下面的示例中看到纯 Python 排序方法和 NumPy 排序方法。
numpy.argsort
NumPy 中的此函数返回排序数组的索引，而不是数组元素。在下面的示例中，我们获取数组，打印其元素以及每个元素的索引。然后我们应用 argsort 函数，它给我们排序数组的索引作为结果，结果也是一个数组。
import numpy as np x = np.array([9,5,3,1,12,6]) print(x) #Print the positions of elements for i in range(len(x)): print "[",i,"]",x[i], print "\n" # Print the indices of sorted elements s = np.argsort(x) print(s)
运行上述代码，我们得到以下结果：
[ 9 5 3 1 12 6] [ 0 ] 9 [ 1 ] 5 [ 2 ] 3 [ 3 ] 1 [ 4 ] 12 [ 5 ] 6 [3 2 1 5 0 4]
numpy.lexsort
此函数用于使用多个排序键进行排序，涉及多个数组。例如，我们首先对 A 列中的数据进行排序，然后对 B 列中的值进行排序。在下面的示例中，我们获取两个数组分别表示 A 列和 B 列。对 A 列然后 B 列应用 lexsort() 函数进行排序后，我们得到排序结果，这是一个包含 A 列中元素索引的数组。
import numpy as np colA = [2,5,1,8,1] # First column colB = [9,0,3,2,0] # Second column # Sort by ColA and then by colB sorted_index = np.lexsort((colB,colA)) print(sorted_index) #print the result showing the #column values as pairs print [(colA[i],colB[i]) for i in sorted_index]
运行上述代码，我们得到以下结果：
[4 2 0 1 3] [(1, 0), (1, 3), (2, 9), (5, 0), (8, 2)]
您可以看到 colA 中的两个最小值是索引位置 2 和 4 处的 1 和 1。但是结果显示 4 和 2 为升序，因为 B 列中相应的值 0 和 3 也按升序排序，首先是 0 然后是 3，结果为 4 和 2。
更新于：2020年6月30日
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