Numpy Sort

Numpy ist eine Python-Standardbibliothek, die mit einem Array arbeitet, um hochrangige mathematische und logische Operationen zu lösen. Dieses Numpy -Modul liefert eine Funktion namens Numpy.Sort () Funktion. Als Sortierung ist ein Prozess, in dem Werte von niedriger bis hoher Reihenfolge angeordnet werden. Numpy.Sort () sortiert direkt verschiedene Elemente mit bestimmten Algorithmen aus dem angegebenen Array.

Diese Methode gibt immer die sortierte Kopie eines Arrays mit derselben Form und den Datentypen wie aus dem Original -Array zurück. In diesem Artikel wird Numpy erläutert.Sort () fungieren im Detail mit einfachen und laufenden Beispielen. Wir haben das Spyder -Terminal für Ausführungscode -Beispiele verwendet.

Syntax von Numpy.Sortieren()

Die Syntax wird zum Sortieren eines Elements verwendet, das von einem Numpy -Modul in Python bereitgestellt wird. Hier ist der Numpy.Sort () Die Funktion wird ein Array sortieren, indem sie Argumente entgegennimmt.

# Numpy.sortieren (a, axis = -1, sort = "schnelle sortieren", order = keine)

Parameter in Numpy übergeben.Sortieren()

Aus der obigen Syntax haben wir eine Variable als „A“, die wir die Elemente sortieren sollen. Wir müssen dieses Array als erstes Argument bestehen. Der nächste übergebene Parameter ist die „Achse“, durch die diese Achsensortierung durchgeführt werden sollte.

Standardmäßig ist „Achse“ gleich -1 basierend auf der letzten Achse; Es wird weiterhin die Elemente eines Arrays sortieren. Dann ist das Attribut "Art" die Sortiertechniken entweder eine schnelle Sortierung, Zusammenführungssortierung, Haufensart oder stabile Sortierung sein optional. Es ist standardmäßig eine schnelle Sortierung.

Der letzte Parameter Numpy.Sort () wird "Auftrag" bestellen, die Auftrag basierend auf Feldern für ein Array mit unterschiedlichen Feldern mit einer anderen Reihenfolge. Dies können einzelne oder mehrere Spaltennamen sein.

Rückgabewert von Numpy.Sortieren()

Dieser Numpy.Sort () gibt ein sortiertes Array mit einer ähnlichen Form und Datentyp zurück.

Beispiel 1:

Beginnen wir mit einem grundlegenden Beispiel, das uns hilft, zu verstehen, wie Numpy.sort () sortiert ein Array. Wir müssen das Numpy -Modul importieren und es als NP nennen, um Numpy zu holen.Sort () Funktion.

In diesem speziellen Beispiel haben wir ein Array mit den Werten 3,9,6,1,5,8 in 'arr1' definiert. Dieser ARR1 wird als Argument in NP gelten.Sortieren(). Wir haben die NP gespeichert.Sortieren Sie einen Wert 'a'. Die Funktion print () ruft "a" auf und zeigt die Ausgabe an.

Numph als NP importieren
arr1 = np.Array ([3,9,6,1,5,8])
a = (np.sortieren (arr1))
Druck (a)

Die Ausgabe eines sortierten Arrays befindet sich auf dem Konsolenbildschirm.

Beispiel 2:

Jetzt werden wir 2D -Array -Code ausführen. Hier im Code importieren wir das Numpy -Modulpaket erneut, um auf die Funktion "sort () zuzugreifen. Wir haben ein 2D -Array als "arr1" mit dem NP gemacht.array () Funktion.

Wir haben eine Variable 'arr2' angegeben und einen zurückgegebenen Wert von NP zugewiesen.Sort () Funktion, in der ein Eingabearray arr1 übergeben wird. Dieser Code druckt sowohl die Arrays vor dem Sortieren als auch nach der Sortierung mit Hilfe einer Druckanweisung aus.

Numph als NP importieren
Arr1 = np.Array ([[1,5,3,7], [17,9,19, 15], [33,23,85,57]])
print ("Array vor dem Sortieren", arr1)
Arr2 = np.sortieren (arr1)
print ("Array nach dem Sortieren", arr2)

Sie können sehen, wie die Ausgabe des Arrays vor dem Sortieren und nach der Sortierung nach der Ausführung des Codes angezeigt wird.

Beispiel 3:

Wie oben haben wir das 2D -Array besprochen und die einfache Ausgabe dieses Codes sehen. In diesem Beispiel haben wir ein 3D -Array mit einer Variablen 'A', die NP speichert.Array () Mehrere Werte dann haben wir 'Ergebnis' definiert und NP zugewiesen.Sort () -Funktion, die einen Wert eines Eingangsarrays 'a' zurückgibt, und wir haben die 'Achse' auf einen Wert mit 2 gesetzt, der das Array entlang der dritten Achse sortiert, wenn das Array von 0 startet.

Die Art und Bestellungen der Parameter werden in diesem Code als keine angenommen. Zuletzt zeigen wir das Ergebnis der Ausgabe über eine Druckanweisung an.

Numph als NP importieren
a = np.Array ([[[10, 7, 13, 21], [25, 8, 29, 4], [51, 18, 33, 17]], [[14, 1, 13, 73], [23, 7 , 12, 14], [41, 34, 33, 57]], [[10, 86, 13, 62], [34, 7, 20, 14], [31, 34, 73, 7]]]))
Ergebnis = NP.sortieren (a, axis = -1, sort = keine, order = keine)
print ("Array nach dem Sortieren", Ergebnis)

Wir erhalten die Ausgabe des unten gezeigten sortierten Arrays

Beispiel 4:

Hier in diesem Beispiel werden wir alphabetisch sortieren. Mit alphabetisch meinen wir eine Reihe von Saiten. Mit dieser Funktion numpy.Sort () Logik, implementieren wir ein Beispiel. Erstens haben wir ein Array 'NP erstellt.Array () 'einer String mit den Werten Gina, Bobby und Harry, die in einer Variablen' x 'definiert sind.

Dann wird eine Variable 'sorted_arr' definiert, die ein in NP übergebenes Argument zurückgibt.Sort () Funktion. In diesem Fall die NP.Sort () Funktion 'x', die 'Achse' ist gleich 1, und 'Art' und 'Order' werden als keine dargestellt. Die Ausgabe dieses Beispielcodes wird in der Funktion print () umgehen 'sortEd_arr' umgangen

Numph als NP importieren
x = np.Array (['Gina', 'Bobby', 'Harry'])
sorted_arr = np.sortieren (x, axis = 1, sort = keine, order = keine)
print (sorted_arr)

Hier ist der Screenshot des obigen Code

Beispiel 5:

In diesem Beispiel werden wir einen Parameter -"-Sreihenfolge" ermöglichen, der es uns ermöglicht, ein Feld als Zeichenfolge zu übergeben. Wir haben ein strukturiertes Array mit dem Feld definiert, das als Person_Name, Height_Value, Age_limit und Gender_Name in einer Variablen 'dType' definiert ist und den Namen der Felder in einer Variablen "Werte" definiert ist, definiert.

Der variable Name 'A' nimmt diese Werte durch, indem er sie durch die NP weiterleitet.array () Funktion. Dann haben wir zwei Variablen als 'B' und 'C' deklariert, die einen Wert von NP zurückgeben.Sort () Funktion. In diesem NP. SORT () -Funktion können wir entscheiden, welches Feld wir anordnen sollen, indem wir sie über den Parameter "Order" an eine Zeichenfolge übergeben sollen.

Zuerst nehmen wir 'Bestellung', um mit Feld 'AGE_LIMIT' zu sortieren, und dann nehmen wir zwei Felder 'AGE_LIMIT' und 'HEIGHALT_VALUE', um zu sortieren. Führen wir einen Code aus und sehen die Ausgabe, die er zurückgibt.

Die Ausgabe zeigt die sortierte Kopie des Arrays mit einer bestimmten Reihenfolge.

Abschluss

Wir haben die Funktion numpy sort () mit effizientem und prägnantem Beispielcode gründlich besprochen. Um diese Sortiervorgänge durchzuführen, bietet Python uns diesen eingebauten Numpy.Sort () Funktion. Es wird Ihnen helfen, die Logik zu verstehen, die wir für Numpy implementiert haben.Sort () Funktion.