numpy.sort() 对输入数组执行排序,并返回一个数组副本。它具有以下参数: numpy.sort(a, axis, kind, order) 1. 参数说明: a:要排序的数组; axis:沿着指定轴进行排序,如果没有指定 axis,默认在最后一个轴上排序,若 axis=0 表示按列排序,axis=1 表示按行排序; kind:默认为 quicksort(快速排序); order:...
还有一个order参数sort,但是如果从普通(非结构化)数组开始,则既不快速也不容易使用。 因为这个特殊的操作方式更具可读性和它可能是一个更好的选择,pandas是用这种方式,不易出错有:通过第二列和第五列排序: pd.DataFrame(a).sort_values(by=[2,5]).to_numpy() 按照从左到右的按照各列排序: pd.DataFrame(...
1、numpy.sort() numpy.sort() 函数返回输入数组的排序副本。函数格式如下: numpy.sort(a, axis, kind, order) 1. 参数说明: a: 要排序的数组 axis: 沿着它排序数组的轴,如果没有数组默认按行, axis=0 按列排序,axis=1 按行排序 kind: 默认为'quicksort'(快速排序) order: 如果数组包含字段,则是要...
1.1 numpy.sort(a[, axis=-1, kind='quicksort', order=None]) axis:排序沿数组的(轴)方向,0表示按列,1表示按行,None表示展开来排序,默认为-1,表示沿最后的轴排序。 (此处由athenaia贡献订正) kind:排序的算法,提供了快排'quicksort'、混排'mergesort'、堆排'heapsort', 默认为‘quicksort'。 order:...
1、numpy.sort() numpy.sort() 函数返回输入数组的排序副本。函数格式如下: stylus numpy.sort(a, axis, kind,order) 参数说明: a: 要排序的数组 axis: 沿着它排序数组的轴,如果没有数组默认按行, axis=0 按列排序,axis=1 按行排序 kind: 默认为'quicksort'(快速排序) ...
numpy.sort(a[, axis=-1, kind='quicksort', order=None]) Return a sorted copy of an array. axis:排序沿数组的(轴)方向,0表示按行,1表示按列,None表示展开来排序,默认为-1,表示沿最后的轴排序。kind:排序的算法,提供了快排’quicksort’、混排’mergesort’、堆排’heapsort’, 默认为‘quicksort...
quicksort(快速排序) 1 O(n^2) 0 不稳定 mergesort(归并排序) 2 O(n * log(n)) ~n/2 稳定 heapsort(堆排序) 3 O(n * log(n)) 0 不稳定 2. numpy.sort() numpy.sort() 对输入数组执行排序,并返回一个数组副本。它具有以下参数: 1 numpy.sort(a, axis, kind, order) 参数说明: a:要...
numpy.sort() 排序 numpy.argsort() 返回对数组进行排序的索引 numpy.lexsort() 使用键序列执行间接稳定排序 numpy.partition() numpy.argpartition() numpy.sort(a[, axis=-1, kind='quicksort', order=None]) axis:排序沿数组的(轴)方向,0表示按行,1表示按列,None表示展开来排序,默认为-1,表示沿最...
3. sort 还有一个 order 参数,但如果一开始是普通的(非结构化)数组,它执行起来既不快,也不容易使用。 4. 在 pandas 中执行它可能是更好的选择,因为在 pandas 中,该特定运算的可读性要高得多,也不那么容易出错: –pd.DataFrame(a).sort_values(by=[2,5]).to_numpy() 会先根据第 2 列排序,然后根据第...
numpy.sort() 函数返回输入数组的排序副本。函数格式如下:numpy.sort(a, axis, kind, order)参数说明:a: 要排序的数组 axis: 沿着它排序数组的轴,如果没有数组会被展开,沿着最后的轴排序, axis=0 按列排序,axis=1 按行排序 kind: 默认为'quicksort'(快速排序) order: 如果数组包含字段,则是要排序的字段...