NumPy - Функции сортировки, поиска и подсчета

В NumPy доступны различные функции, связанные с сортировкой. Эти функции сортировки реализуют различные алгоритмы сортировки, каждый из которых характеризуется скоростью выполнения, производительностью наихудшего случая, требуемым рабочим пространством и стабильностью алгоритмов. В следующей таблице показано сравнение трех алгоритмов сортировки.

своего рода	скорость	худший случай	рабочая среда	стабильный
'quicksort'	1	О (п ^ 2)	0	нет
'Сортировка слиянием'	2	O (п * журнал (п))	~ n / 2	да
'heapsort'	3	O (п * журнал (п))	0	нет

numpy.sort ()

Функция sort () возвращает отсортированную копию входного массива. Он имеет следующие параметры -

numpy.sort(a, axis, kind, order)

Где,

Sr. No.	Параметр и описание
1	a Массив для сортировки
2	axis Ось, по которой нужно отсортировать массив. Если нет, массив выравнивается, сортировка по последней оси
3	kind По умолчанию - быстрая сортировка
4	order Если массив содержит поля, порядок сортировки полей

пример

import numpy as np  
a = np.array([[3,7],[9,1]]) 

print 'Our array is:' 
print a 
print '\n'

print 'Applying sort() function:' 
print np.sort(a) 
print '\n' 
  
print 'Sort along axis 0:' 
print np.sort(a, axis = 0) 
print '\n'  

# Order parameter in sort function 
dt = np.dtype([('name', 'S10'),('age', int)]) 
a = np.array([("raju",21),("anil",25),("ravi", 17), ("amar",27)], dtype = dt) 

print 'Our array is:' 
print a 
print '\n'  

print 'Order by name:' 
print np.sort(a, order = 'name')

Он выдаст следующий результат -

Our array is:
[[3 7]
 [9 1]]

Applying sort() function:
[[3 7]
 [1 9]]

Sort along axis 0:
[[3 1]
 [9 7]]

Our array is:
[('raju', 21) ('anil', 25) ('ravi', 17) ('amar', 27)]

Order by name:
[('amar', 27) ('anil', 25) ('raju', 21) ('ravi', 17)]

numpy.argsort ()

В numpy.argsort()Функция выполняет непрямую сортировку входного массива по заданной оси и с использованием указанного вида сортировки для возврата массива индексов данных. Этот массив индексов используется для построения отсортированного массива.

пример

import numpy as np 
x = np.array([3, 1, 2]) 

print 'Our array is:' 
print x 
print '\n'  

print 'Applying argsort() to x:' 
y = np.argsort(x) 
print y 
print '\n'  

print 'Reconstruct original array in sorted order:' 
print x[y] 
print '\n'  

print 'Reconstruct the original array using loop:' 
for i in y: 
   print x[i],

Он выдаст следующий результат -

Our array is:
[3 1 2]

Applying argsort() to x:
[1 2 0]

Reconstruct original array in sorted order:
[1 2 3]

Reconstruct the original array using loop:
1 2 3

numpy.lexsort ()

функция выполняет косвенную сортировку с использованием последовательности ключей. Ключи можно увидеть в виде столбца в электронной таблице. Функция возвращает массив индексов, с помощью которых можно получить отсортированные данные. Обратите внимание, что последний ключ является первичным ключом сортировки.

пример

import numpy as np 

nm = ('raju','anil','ravi','amar') 
dv = ('f.y.', 's.y.', 's.y.', 'f.y.') 
ind = np.lexsort((dv,nm)) 

print 'Applying lexsort() function:' 
print ind 
print '\n'  

print 'Use this index to get sorted data:' 
print [nm[i] + ", " + dv[i] for i in ind]

Он выдаст следующий результат -

Applying lexsort() function:
[3 1 0 2]

Use this index to get sorted data:
['amar, f.y.', 'anil, s.y.', 'raju, f.y.', 'ravi, s.y.']

Модуль NumPy имеет ряд функций для поиска внутри массива. Доступны функции для поиска максимума, минимума, а также элементов, удовлетворяющих заданному условию.

numpy.argmax () и numpy.argmin ()

Эти две функции возвращают индексы максимального и минимального элементов соответственно по заданной оси.

пример

import numpy as np 
a = np.array([[30,40,70],[80,20,10],[50,90,60]]) 

print 'Our array is:' 
print a 
print '\n' 

print 'Applying argmax() function:' 
print np.argmax(a) 
print '\n'  

print 'Index of maximum number in flattened array' 
print a.flatten() 
print '\n'  

print 'Array containing indices of maximum along axis 0:' 
maxindex = np.argmax(a, axis = 0) 
print maxindex 
print '\n'  

print 'Array containing indices of maximum along axis 1:' 
maxindex = np.argmax(a, axis = 1) 
print maxindex 
print '\n'  

print 'Applying argmin() function:' 
minindex = np.argmin(a) 
print minindex 
print '\n'  
   
print 'Flattened array:' 
print a.flatten()[minindex] 
print '\n'  

print 'Flattened array along axis 0:' 
minindex = np.argmin(a, axis = 0) 
print minindex
print '\n'

print 'Flattened array along axis 1:' 
minindex = np.argmin(a, axis = 1) 
print minindex

Он выдаст следующий результат -

Our array is:
[[30 40 70]
 [80 20 10]
 [50 90 60]]

Applying argmax() function:
7

Index of maximum number in flattened array
[30 40 70 80 20 10 50 90 60]

Array containing indices of maximum along axis 0:
[1 2 0]

Array containing indices of maximum along axis 1:
[2 0 1]

Applying argmin() function:
5

Flattened array:
10

Flattened array along axis 0:
[0 1 1]

Flattened array along axis 1:
[0 2 0]

numpy.nonzero ()

В numpy.nonzero() функция возвращает индексы ненулевых элементов во входном массиве.

пример

import numpy as np 
a = np.array([[30,40,0],[0,20,10],[50,0,60]]) 

print 'Our array is:' 
print a 
print '\n'  

print 'Applying nonzero() function:' 
print np.nonzero (a)

Он выдаст следующий результат -

Our array is:
[[30 40 0]
 [ 0 20 10]
 [50 0 60]]

Applying nonzero() function:
(array([0, 0, 1, 1, 2, 2]), array([0, 1, 1, 2, 0, 2]))

numpy.where ()

Функция where () возвращает индексы элементов во входном массиве, где выполняется данное условие.

пример

import numpy as np 
x = np.arange(9.).reshape(3, 3) 

print 'Our array is:' 
print x  

print 'Indices of elements > 3' 
y = np.where(x > 3) 
print y  

print 'Use these indices to get elements satisfying the condition' 
print x[y]

Он выдаст следующий результат -

Our array is:
[[ 0. 1. 2.]
 [ 3. 4. 5.]
 [ 6. 7. 8.]]

Indices of elements > 3
(array([1, 1, 2, 2, 2]), array([1, 2, 0, 1, 2]))

Use these indices to get elements satisfying the condition
[ 4. 5. 6. 7. 8.]

numpy.extract ()

В extract() функция возвращает элементы, удовлетворяющие любому условию.

import numpy as np 
x = np.arange(9.).reshape(3, 3) 

print 'Our array is:' 
print x  

# define a condition 
condition = np.mod(x,2) == 0 

print 'Element-wise value of condition' 
print condition  

print 'Extract elements using condition' 
print np.extract(condition, x)

Он выдаст следующий результат -

Our array is:
[[ 0. 1. 2.]
 [ 3. 4. 5.]
 [ 6. 7. 8.]]

Element-wise value of condition
[[ True False True]
 [False True False]
 [ True False True]]

Extract elements using condition
[ 0. 2. 4. 6. 8.]