Python 中的 numpy.sort2025年3月17日 | 阅读 3 分钟 在某些情况下，我们需要一个已排序的数组进行计算。为此，Python 的 numpy 模块提供了一个名为 numpy.sort() 的函数。此函数提供源数组或输入数组的已排序副本。  语法参数x: array_like 此参数定义了要排序的源数组。 axis：int 或 None（可选） 此参数定义了执行排序的轴。如果此参数为 None，则在排序之前将数组展平，并且默认情况下，此参数设置为 -1，该参数沿最后一个轴对数组进行排序。 kind：{quicksort, heapsort, mergesort}（可选） 此参数用于定义排序算法，并且默认情况下，排序使用 'quicksort' 执行。 order：str 或 str 列表（可选） 定义带字段的数组时，其顺序定义了用于进行比较的字段，例如第一个、第二个等。只能将单个字段指定为字符串，而不必指定所有字段。但是，未指定的字段仍将按其在 dtype 中出现的顺序使用，以打破平局。 返回值此函数返回源数组的已排序副本，该副本将具有与源数组相同的形状和类型。 示例 1输出 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]])
在上面的代码中
在输出中，它显示了源数组的已排序副本，其类型和形状相同。 示例 2输出 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])
示例 3输出 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]])
示例 4输出 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, 23, 'M'), ('Vaishali', 5.2, 30, 'F')], dtype=[('name', 'S10'), ('height', '<f8'), ('age', '<i4'), ('gender', 'S10')])
array([('Arpita', 5.6, 23, 'F'), ('Shubham', 5.9, 23, 'M'), ('Vaishali', 5.2, 30, 'F')], dtype=[('name', 'S10'), ('height', '<f8'), ('age', '<i4'), ('gender', 'S10')])
在上面的代码中
在输出中，它显示了一个已排序的结构化数组副本，并定义了顺序。 下一主题numpy.average() |
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