logo

нумпи.сорт у Питхон-у

У неким случајевима нам је потребан сортирани низ за израчунавање. У ту сврху, нумпи модул Питхон-а обезбеђује функцију тзв нумпи.сорт() . Ова функција даје сортирану копију изворног низа или низа улаза.

нумпи-сорт

Синтакса:

 numpy.sort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None) 

Параметри:

к: арраи_лике

Овај параметар дефинише изворни низ, који ће бити сортиран.

шта је наредба за извоз у линуксу

оса: инт или ништа (опционо)

Овај параметар дефинише осу дуж које се врши сортирање. Ако је овај параметар Ниједан , низ ће бити спљоштен пре сортирања, а подразумевано је овај параметар постављен на -1, што сортира низ дуж последње осе.

врста: {куицксорт, хеапсорт, мергесорт} (опционо)

Овај параметар се користи за дефинисање алгоритма сортирања, а подразумевано се сортирање врши помоћу 'брзо сортирање' .

редослед: стр или листа стр (опционо)

Када је низ дефинисан са пољима, његов редослед дефинише поља за поређење у првом, другом итд. Само једно поље може бити наведено као стринг, а не обавезно за сва поља. Међутим, неодређена поља ће се и даље користити, редоследом којим се појављују у дтипе, за прекид веза.

јава свитцх инт

враћа:

Ова функција враћа сортирану копију изворног низа, који ће имати исти облик и тип као изворни низ.

Пример 1:

 import numpy as np x=np.array([[1,4,2,3],[9,13,61,1],[43,24,88,22]]) x y=np.sort(x) y 

Излаз:

 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]]) 

У горњем коду

уради вхиле петљу јава
  • Увезли смо нумпи са псеудонимом нп.
  • Направили смо вишедимензионални низ 'Икс' Користећи нп.арраи() функција.
  • Декларисали смо променљиву 'и' и додељена враћена вредност од нп.сорт() функција.
  • Прошли смо улазни низ 'Икс' у функцији.
  • На крају, покушали смо да одштампамо вредност 'и' .

У излазу приказује сортирану копију изворног низа истог типа и облика.

Пример 2:

 import numpy as np x=np.array([[1,4,2,3],[9,13,61,1],[43,24,88,22]]) x y=np.sort(x, axis=None) y 

Излаз:

 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]) 

Пример 3:

 import numpy as np x=np.array([[1,4,2,3],[9,13,61,1],[43,24,88,22]]) x y=np.sort(x,axis=0) y z=np.sort(x,axis=1) z 

Излаз:

 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]]) 

Пример 4:

 import numpy as np dtype = [('name', 'S10'), ('height', float), ('age', int),('gender','S10')] values = [('Shubham', 5.9, 23, 'M'), ('Arpita', 5.6, 23, 'F'),('Vaishali', 5.2, 30, 'F')] x=np.array(values, dtype=dtype) x y=np.sort(x, order='age') y z=np.sort(x, order=['age','height']) z 

Излаз:

 array([(&apos;Shubham&apos;, 5.9, 23, &apos;M&apos;), (&apos;Arpita&apos;, 5.6, 23, &apos;F&apos;), (&apos;Vaishali&apos;, 5.2, 30, &apos;F&apos;)],dtype=[(&apos;name&apos;, &apos;S10&apos;), (&apos;height&apos;, &apos;<f8'), ('age', ' <i4'), ('gender', 's10')]) array([('arpita', 5.6, 23, 'f'), ('shubham', 5.9, 'm'), ('vaishali', 5.2, 30, 'f')], dtype="[(&apos;name&apos;," 's10'), ('height', '<f8'), < pre> <p> <strong>In the above code</strong> </p> <ul> <li>We have imported numpy with alias name np.</li> <li>We have defined the fields and values for the structured array.</li> <li>We have created a structured array <strong>&apos;x&apos;</strong> by passing dtype and values in the <strong>np.array()</strong> function.</li> <li>We have declared the variables <strong>&apos;y&apos;</strong> and <strong>&apos;z&apos;</strong> , and assigned the returned value of <strong>np.sort()</strong> function.</li> <li>We have passed the input array <strong>&apos;x&apos;</strong> and order in the function.</li> <li>Lastly, we tried to print the value of <strong>&apos;y</strong> &apos; and <strong>&apos;z&apos;</strong> .</li> </ul> <p>In the output, it shows a sorted copy of the structured array with a defined order.</p> <hr></f8'),>