場合によっては、計算のためにソートされた配列が必要になります。この目的のために、Python の numpy モジュールは次の関数を提供します。 numpy.sort() 。この関数は、ソース配列または入力配列のソートされたコピーを提供します。
構文：
numpy.sort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None)
パラメーター：
x: 配列のようなもの
このパラメータは、ソートされるソース配列を定義します。
軸: int または None (オプション)
このパラメータは、並べ替えが実行される軸を定義します。このパラメータが なし を指定すると、配列は並べ替え前に平坦化されます。デフォルトでは、このパラメーターは -1 に設定されており、配列は最後の軸に沿って並べ替えられます。
種類: {クイックソート、ヒープソート、マージソート}(オプション)
このパラメータは並べ替えアルゴリズムを定義するために使用され、デフォルトでは並べ替えは次の方法で実行されます。 「クイックソート」 。
順序: str または str のリスト (オプション)
配列がフィールドで定義されている場合、その順序によって最初、2 番目などの比較を行うフィールドが定義されます。文字列として指定できるのは 1 つのフィールドのみであり、必ずしもすべてのフィールドに対して指定できるわけではありません。ただし、指定されていないフィールドは、関係を解消するために、dtype に出現する順序で引き続き使用されます。
戻り値：
この関数は、ソース配列と同じ形状と型を持つ、ソートされたソース配列のコピーを返します。
例 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
出力：
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]])
上記のコードでは
- numpy をエイリアス名 np でインポートしました。
- 多次元配列を作成しました 'バツ' を使用して np.array() 関数。
- 変数を宣言しました 'そして' そして戻り値を代入しました np.sort() 関数。
- 入力配列を渡しました 'バツ' 関数内で。
- 最後に、次の値を出力しようとしました。 'そして' 。
出力には、同じタイプと形状のソース配列のソートされたコピーが表示されます。
例 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
出力：
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])
例 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
出力：
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]])
例 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
出力：
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, 'm'), ('vaishali', 5.2, 30, 'f')], dtype="[('name'," '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>'x'</strong> by passing dtype and values in the <strong>np.array()</strong> function.</li> <li>We have declared the variables <strong>'y'</strong> and <strong>'z'</strong> , and assigned the returned value of <strong>np.sort()</strong> function.</li> <li>We have passed the input array <strong>'x'</strong> and order in the function.</li> <li>Lastly, we tried to print the value of <strong>'y</strong> ' and <strong>'z'</strong> .</li> </ul> <p>In the output, it shows a sorted copy of the structured array with a defined order.</p> <hr></f8'),>