NumPy argsort()

import numpy as np

array = np.array([10, 2, 9, -1])

# sort an array in ascending order
# returns indices of the sorted array
sortedIndices = np.argsort(array)

print('Index of sorted array:', sortedIndices)
print('Sorted array:', array[sortedIndices])

# Output
# Index of sorted array: [3 1 2 0]
# Sorted array: [-1  2  9 10]

argsort() 语法

argsort() 的语法是：

numpy.argsort(array, axis, order, kind)

argsort() 参数

argsort() 方法接收四个参数：

• array - 要排序的数组
• axis (可选) - 排序值的轴
• order (可选) - 用于比较的字段
• kind (可选) - 排序算法

argsort() 返回值

argsort() 方法返回用于排序数组的索引。

示例 1：使用 argsort() 对数字数组进行排序

import numpy as np

array = np.array([10.20, 2.10, 9.9, -1.4])

# sort the array in ascending order
sortedIndices= np.argsort(array)

print('Index of sorted array: ', sortedIndices)
print('Sorted array: ', array[sortedIndices])

输出

Index of sorted array:  [3 1 2 0]
Sorted array:  [-1.4  2.1  9.9 10.2]

示例 2：使用 argsort() 对字符串数组进行排序

import numpy as np

array = np.array(['Apple', 'apple', 'Ball', 'Cat'])

# sort a string array based on their ASCII values 
sortedIndices = np.argsort(array)

print('Index of sorted array: ', sortedIndices)
print('Sorted array: ',array[sortedIndices])

输出

Index of sorted array:  [0 2 3 1]
Sorted array:  ['Apple' 'Ball' 'Cat' 'apple']

示例 3：使用 argsort() 对多维数组进行排序

多维数组是根据指定的轴排序的。

import numpy as np

array = np.array(
    [[3, 10, 2], 
    [1, 5, 7], 
    [2, 7, 5]])

# sort column wise based on the axis -1
array2 = np.argsort(array)

# flattens the given array and sorts the flattened array
array3 = np.argsort(array, axis = None)

# sort array row wise
array4 = np.argsort(array, axis = 0)

print('Index of sorted array on last axis(-1): \n', array2)
print('Index of a flattened sorted array: \n', array3)
print('Index of sorted array on axis 0: \n', array4)

输出

Index of sorted array on last axis(-1): 
[[2 0 1]
 [0 1 2]
 [0 2 1]]
Index of a flattened sorted array: 
 [3 2 6 0 4 8 5 7 1]
Index of sorted array on axis 0: 
 [[1 1 0]
 [2 2 2]
 [0 0 1]]

当沿轴 0 排序时，会比较行。第一列的元素首先排序，然后是第二列，依此类推。所有列都独立于其他列进行排序。

示例 4：使用 order 参数对数组进行排序

import numpy as np

datatype = [('name', 'U7'), ('age', int), ('height', int)]
people = [
    ('Alice', 25, 170), 
    ('Bob', 30, 180), 
    ('Charlie', 35, 175)
]
array = np.array(people, dtype = datatype)

# sort the array based on height
array2 = np.argsort(array, order = 'height')

print('Index of sorted array:\n', array2)
print('Sorted array:\n', array[array2])

输出

Index of sorted array:
[0 2 1]
Sorted array:
 [('Alice', 25, 170) ('Charlie', 35, 175) ('Bob', 30, 180)]

示例 5：使用多个 order 参数对数组进行排序

import numpy as np

datatype = [('name', 'U7'), ('age', int), ('height', int)]
people = [
    ('Alice', 25, 170), 
    ('Bob', 30, 180), 
    ('Charlie', 35, 175),
    ('Dan', 40, 175),
    ('Eeyore', 25, 180)
]
array = np.array(people, dtype = datatype)

# sort the people array on the basis of height
# if heights are equal, sort people on the basis of age
array2 = np.argsort(array, order = ('height', 'age'))

print('Index of sorted array:\n',array2)
print('Sorted array:\n',array[array2])

输出

Index of sorted array:
[0 2 3 4 1]
Sorted array:
 [('Alice', 25, 170) ('Charlie', 35, 175) ('Dan', 40, 175)
 ('Eeyore', 25, 180) ('Bob', 30, 180)]

kind 参数

在 NumPy 的 argsort() 中，kind 参数用于指定排序算法。例如：

import numpy as np

array = np.array([10, 2, 9, 1])

# sort an array in ascending order by quicksort algorithm
array2 = np.argsort(array, kind = 'quicksort')

print('Index of sorted array:\n',array2)
print('Sorted array:\n',array[array2])

输出

Index of sorted array:
[3 1 2 0]
Sorted array:
 [ 1  2  9 10]

kind 参数可以取多个值，包括：

• quicksort (默认)：这是一种快速算法，适用于大多数情况，即中小型随机或均匀分布元素的数组。
• mergesort：这是一种稳定的递归算法，适用于包含重复元素的大型数组。
• heapsort：这是一种较慢但保证 O(n log n) 的排序算法，适用于包含随机或均匀分布元素的较小型数组。

kind 参数不直接影响输出，但它决定了方法的性能。

另请参阅：Numpy.sort()