numpy數組的排序,搜索,元素抽取

排序

numpy的排序函數

sort函數返回排序后的數組

lexsort函數根據鍵值的字典序進行排序

argsort函數返回數組排序后的下標

ndarray類的sort方法可以對數組進行原地排序

msort函數沿着第一個軸排序

sort_complex函數對復數按照先實部后虛部的順序進行排序

Key_Function

lexsort函數根據鍵值的字典序進行排序

　　將兩個數組構成的元組, 分別取出對應下標的元素, 第一個數組的看做key, 第二個數組看做value

　　然后按照value進行排序, 返回排序后的數組下標

　　字典序就是按value進行排序

Code

import numpy as np
import datetime

def datestr2num(s):
    s = s.decode("utf-8")
    return datetime.datetime.strptime(s, "%d-%m-%Y").toordinal()
    
dates, closes = np.loadtxt("AAPL.csv", delimiter=',', usecols=(1, 5), 
                           converters={1:datestr2num}, unpack=True)
indices = np.lexsort((dates, closes))
print(indices)
'''
[ 0 16  1 17 18  4  3  2  5 28 19 21 15  6 29 22 27 20  9  7 25 26 10  8 14
 11 23 12 24 13]
'''
l=[(datetime.date.fromordinal(int(dates[i])), closes[i]) for i in indices]
print(l)
'''
[(datetime.date(2011, 1, 28), 336.10000000000002), 
(datetime.date(2011, 2, 22), 338.61000000000001), 
(datetime.date(2011, 1, 31), 339.31999999999999), 
(datetime.date(2011, 2, 23), 342.62), 
(datetime.date(2011, 2, 24), 342.88), 
(datetime.date(2011, 2, 3), 343.44), 
(datetime.date(2011, 2, 2), 344.31999999999999), 
(datetime.date(2011, 2, 1), 345.02999999999997), 
(datetime.date(2011, 2, 4), 346.5), 
(datetime.date(2011, 3, 10), 346.67000000000002), 
(datetime.date(2011, 2, 25), 348.16000000000003), 
(datetime.date(2011, 3, 1), 349.31), 
(datetime.date(2011, 2, 18), 350.56), 
(datetime.date(2011, 2, 7), 351.88), 
(datetime.date(2011, 3, 11), 351.99000000000001), 
(datetime.date(2011, 3, 2), 352.12), 
(datetime.date(2011, 3, 9), 352.47000000000003), 
(datetime.date(2011, 2, 28), 353.20999999999998), 
(datetime.date(2011, 2, 10), 354.54000000000002), 
(datetime.date(2011, 2, 8), 355.19999999999999), 
(datetime.date(2011, 3, 7), 355.36000000000001), 
(datetime.date(2011, 3, 8), 355.75999999999999), 
(datetime.date(2011, 2, 11), 356.85000000000002), 
(datetime.date(2011, 2, 9), 358.16000000000003), 
(datetime.date(2011, 2, 17), 358.30000000000001), 
(datetime.date(2011, 2, 14), 359.18000000000001), 
(datetime.date(2011, 3, 3), 359.56), 
(datetime.date(2011, 2, 15), 359.89999999999998), 
(datetime.date(2011, 3, 4), 360.0), 
(datetime.date(2011, 2, 16), 363.13)]
'''

 

對復數進行排序

復數包含實數部分和虛數部分

NumPy中有復數類型, 使用兩個浮點數來表示復數.

Key_Function

sort_complex函數對復數進行排序, 按照先實部后虛部的順序排序

Code

import numpy as np

np.random.seed(42)
# 隨機數種子, 使用隨機數種子, 不管參數如何, 都會生成固定順序的隨機數數組
# 參數只是起始隨機數在隨機數數組中的位置
# 同一個隨機數種子, 反復取隨機數, 肯定結果是不同的
# 可能因為所選取的隨機數在隨機數組中下標在遞增
complex_numbers = np.random.random(5) + 1j * np.random.random(5)

print(complex_numbers)
'''
[ 0.37454012+0.15599452j  0.95071431+0.05808361j  0.73199394+0.86617615j
  0.59865848+0.60111501j  0.15601864+0.70807258j]
'''
print(np.sort_complex(complex_numbers))
'''
[ 0.15601864+0.70807258j  0.37454012+0.15599452j  0.59865848+0.60111501j
  0.73199394+0.86617615j  0.95071431+0.05808361j]
'''

 

numpy數組中搜索

argmax函數返回數組中最大值對應的下標

a = np.array([2, 4, 8])
np.argmax(a)
# 2

nanargmax函數, 會忽略NaN值

b = np.array([np.nan, 2, 4])
np.nanargmax(b)
# 2

argmin和nanargmin函數, 返回數組中最小值對應的下標

argwhere函數根據搜索條件搜索非零的元素, 並分組返回對應的下標

a = np.array([2, 4, 8])
np.argwhere(a <= 4)
'''
[[0]
 [1]]
'''

searchsort函數可以為指定的插入值尋找維持數組排序的索引位置

extract函數返回滿足指定條件的數組元素

Key_Function

searchsorted函數, 返回一個索引位置, 將元素插入這個位置的話, 不改變原數組的有序性

Code

import numpy as np

a = np.arange(5)
print(a)
# [0 1 2 3 4]
indices = np.searchsorted(a, [-2, 7])
print(indices)
# [0 5]
print(np.insert(a, indices, [-2, 7]))
# [-2  0  1  2  3  4  7]

 

numpy中數組元素抽取

Key_Function

extract函數可以根據某個條件從數組中抽取元素.

　　這個函數和where函數相似

nonzero函數專門用來抽取非零的數組元素

Code

import numpy as np

a = np.arange(7)
print(a)
# [0 1 2 3 4 5 6]
condition = (a % 2) == 0
print(condition)
# [ True False  True False  True False  True]
print(np.extract(condition, a)) # 指定了布爾條件從數組中抽取偶數元素
# [0 2 4 6]
print(np.nonzero(a))
# (array([1, 2, 3, 4, 5, 6]),)