python 列表排序方法sort、sorted技巧篇

Python list內置sort()方法用來排序，也可以用python內置的全局sorted()方法來對可迭代的序列排序生成新的序列。

1）排序基礎

簡單的升序排序是非常容易的。只需要調用sorted()方法。它返回一個新的list，新的list的元素基於小於運算符(__lt__)來排序。

>>> sorted([5, 2, 3, 1, 4])
[1, 2, 3, 4, 5]

你也可以使用list.sort()方法來排序，此時list本身將被修改。通常此方法不如sorted()方便，但是如果你不需要保留原來的list，此方法將更有效。

>>> a = [5, 2, 3, 1, 4]
>>> a.sort()
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5]

另一個不同就是list.sort()方法僅被定義在list中，相反地sorted()方法對所有的可迭代序列都有效。

>>> sorted({1: 'D', 2: 'B', 3: 'B', 4: 'E', 5: 'A'})
[1, 2, 3, 4, 5]

2）key參數/函數

從python2.4開始，list.sort()和sorted()函數增加了key參數來指定一個函數，此函數將在每個元素比較前被調用。 例如通過key指定的函數來忽略字符串的大小寫：

>>> sorted("This is a test string from Andrew".split(), key=str.lower)
['a', 'Andrew', 'from', 'is', 'string', 'test', 'This']

key參數的值為一個函數，此函數只有一個參數且返回一個值用來進行比較。這個技術是快速的因為key指定的函數將准確地對每個元素調用。

更廣泛的使用情況是用復雜對象的某些值來對復雜對象的序列排序，例如：

>>> student_tuples = [
        ('john', 'A', 15),
        ('jane', 'B', 12),
        ('dave', 'B', 10),
]
>>> sorted(student_tuples, key=lambda student: student[2])   # sort by age
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

同樣的技術對擁有命名屬性的復雜對象也適用，例如：

>>> class Student:
        def __init__(self, name, grade, age):
                self.name = name
                self.grade = grade
                self.age = age
        def __repr__(self):
                return repr((self.name, self.grade, self.age))
>>> student_objects = [
        Student('john', 'A', 15),
        Student('jane', 'B', 12),
        Student('dave', 'B', 10),
]
>>> sorted(student_objects, key=lambda student: student.age)   # sort by age
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

3）Operator 模塊函數

上面的key參數的使用非常廣泛，因此python提供了一些方便的函數來使得訪問方法更加容易和快速。operator模塊有itemgetter，attrgetter，從2.6開始還增加了methodcaller方法。使用這些方法，上面的操作將變得更加簡潔和快速：

>>> from operator import itemgetter, attrgetter
>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(2))
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('age'))
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

operator模塊還允許多級的排序，例如，先以grade，然后再以age來排序：

>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(1,2))
[('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12)]
>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('grade', 'age'))
[('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12)]

4）升序和降序

list.sort()和sorted()都接受一個參數reverse（True or False）來表示升序或降序排序。例如對上面的student降序排序如下：

>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(2), reverse=True)
[('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
>>> sorted(student_objects, key=attrgetter('age'), reverse=True)
[('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]

5）排序的穩定性和復雜排序

從python2.2開始，排序被保證為穩定的。意思是說多個元素如果有相同的key，則排序前后他們的先后順序不變。

>>> data = [('red', 1), ('blue', 1), ('red', 2), ('blue', 2)]
>>> sorted(data, key=itemgetter(0))
[('blue', 1), ('blue', 2), ('red', 1), ('red', 2)]

注意在排序后'blue'的順序被保持了，即'blue', 1在'blue', 2的前面。
更復雜地你可以構建多個步驟來進行更復雜的排序，例如對student數據先以grade降序排列，然后再以age升序排列。

>>> s = sorted(student_objects, key=attrgetter('age'))     # sort on secondary key
>>> sorted(s, key=attrgetter('grade'), reverse=True)       # now sort on primary key, descending
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

6)numpy中數組矩陣的排序方法argsort()

argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None)
    Returns the indices that would sort an array.

從中可以看出argsort函數返回的是數組值從小到大的索引值

Examples
    --------
    One dimensional array:一維數組

    >>> x = np.array([3, 1, 2])
    >>> np.argsort(x)
    array([1, 2, 0])

    Two-dimensional array:二維數組

    >>> x = np.array([[0, 3], [2, 2]])
    >>> x
    array([[0, 3],
           [2, 2]])
    
    >>> np.argsort(x, axis=0) #按列排序
    array([[0, 1],
           [1, 0]])
    
    >>> np.argsort(x, axis=1) #按行排序
    array([[0, 1],
           [0, 1]])

 

例1：

>>> x = np.array([3, 1, 2])
>>> np.argsort(x) #按升序排列
array([1, 2, 0])
>>> np.argsort(-x) #按降序排列
array([0, 2, 1])

>>> x[np.argsort(x)] #通過索引值排序后的數組
array([1, 2, 3])
>>> x[np.argsort(-x)]
array([3, 2, 1])

另一種方式實現按降序排序：

>>> a = x[np.argsort(x)]
>>> a
array([1, 2, 3])
>>> a[::-1]
array([3, 2, 1])