numpy.sort()函數##
該函數提供了多種排序功能，支持歸並排序，堆排序，快速排序等多種排序算法
使用numpy.sort()方法的格式為：
numpy.sort(a,axis,kind,order)
- a:要排序的數組
- axis:沿着排序的軸，axis=0按照列排序，axis=1按照行排序。
- kind:排序所用的算法，默認使用快速排序。常用的排序方法還有
- quicksort:快速排序，速度最快，算法不具有穩定性
- mergesort:歸並排序，優點是具有穩定性，空間復雜度較高，一般外部排序時才會考慮
- heapsort:堆排序，優點是堆排序在最壞的情況下,其時間復雜度也為O(nlogn)，是一個既最高效率又最節省空間的排序方法
- order:如果包含字段，則表示要排序的字段（比如按照數組中的某個元素項進行排序）
下面通過一個實例來具體了解numpy.sort()函數的用法
假設我們有一組用戶信息，包含用戶的用戶名以及用戶的年齡，我們按照用戶的年齡來進行排序
dt=np.dtype([('name','S20'),('age','i4')])
a=np.array([('adm','19'),('wan','23'),('ade','23')],dtype=dt)
s=np.sort(a,order='age',kind='quicksort')
print(s)
運行結果：
[(b'adm', 19) (b'ade', 23) (b'wan', 23)]
Process finished with exit code 0
numpy.argsort()函數##
numpy.argsort()函數返回的時從小到大的元素的索引
可以通過以下的實例更好的理解
使用argsort()方法返回索引並重構數組
x=np.array([3,8,11,2,5])
print('返回從小到大的索引')
y=np.argsort(x)
print(y)
print('以索引對原數組排序')
print(x[y])
print('重構原數組')
for i in y:
print(x[i],end=",")
運行結果：
返回從小到大的索引
[3 0 4 1 2]
以索引對原數組排序
[ 2 3 5 8 11]
重構原數組
2,3,5,8,11,
Process finished with exit code 0
numpy.lexsort()函數##
numpy.sort()函數可對於多個序列進行排序，例如我們在比較成績的時候先比較總成績，由后列到前列的優先順序進行比較，這時就用到了lexsort()方法
nm = ('raju','anil','ravi','amar')
dv = ('f.y.', 's.y.', 's.y.', 'f.y.')
ind = np.lexsort((dv,nm))
print ('調用 lexsort() 函數：')
print (ind)
print ('\n')
print ('使用這個索引來獲取排序后的數據：')
print ([nm[i] + ", " + dv[i] for i in ind])
運行結果：
使用這個索引來獲取排序后的數據：
['amar, f.y.', 'anil, s.y.', 'raju, f.y.', 'ravi, s.y.']
Process finished with exit code 0
numpy.partition()函數##
numpy.partition()叫做分區排序，可以制定一個數來對數組進行分區。
格式如下：
partition(a,kth[,axis,kind,order])
實例：實現將數組中比7小的元素放到前面，比7大的放后面
# partition分區排序
a=np.array([2,3,9,1,0,7,23,13])
print(np.partition(a,7))
運行結果：
[ 0 1 2 3 7 9 13 23]
Process finished with exit code 0
實例：實現將數組中比7小的元素放到前面，比10大的放后面,7-10之間的元素放中間
partition分區排序
a = np.array([2, 3, 9, 1, 6, 5, 0, 12, 10, 7, 23, 13, 27])
print(np.partition(a, (7, 10)))
print(np.partition(a, (2, 7)))
運行結果
[ 1 0 2 3 5 6 7 9 10 12 13 23 27]
[ 0 1 2 6 5 3 7 9 10 12 23 13 27]
Process finished with exit code 0
注意：(7,10)中10的位置，數值不能超過數組長度。
numpy.nonzero()函數##
返回輸入數組中非零元素的索引
a = np.array([[30,40,0],[0,20,10],[50,0,60]])
print ('我們的數組是：')
print (a)
print ('\n')
print ('調用 nonzero() 函數：')
print (np.nonzero (a))
運行結果：
我們的數組是：
[[30 40 0]
[ 0 20 10]
[50 0 60]]
調用 nonzero() 函數：
(array([0, 0, 1, 1, 2, 2]), array([0, 1, 1, 2, 0, 2]))
Process finished with exit code 0
numpy.where()函數##
返回滿足輸入條件的索引
where()函數的使用
b = np.array([2, 1, 3, 0, 4, 7, 23, 13, 27])
y = np.where(b > 10)
print(y)
print('利用索引得到數組中的元素')
print(b[y])
運行結果：
(array([6, 7, 8], dtype=int64),)
利用索引得到數組中的元素
[23 13 27]
Process finished with exit code 0
numpy.extract()函數##
numpy.extract（）函數實現的是返回自定義條件的元素
# extract()自定義元素篩選
b = np.array([2, 1, 3, 0, 4, 7, 23, 13, 27])
con = np.mod(b, 2) == 0
y = np.extract(con, b)
print(a[y])
運行結果：
[9 2 6]
Process finished with exit code 0
其它排序函數##
numpy.argmax() 和 numpy.argmin()函數分別沿給定軸返回最大和最小元素的索引。numpy.sort_complex(a)函數實現對復數按照先實部后虛部的順序進行排序。numpy.argpartition(a, kth[, axis, kind, order])函數實現通過指定關鍵字沿着指定的軸對數組進行分區。
下面舉一個復數排序的例子：
t = np.array([ 1.+2.j, 2.-1.j, 3.-3.j, 3.-2.j, 3.+5.j])
res = np.sort_complex([1 + 2j, 2 - 1j, 3 - 2j, 3 - 3j, 3 + 5j])
print(res)
運行結果：
[1.+2.j 2.-1.j 3.-3.j 3.-2.j 3.+5.j]
Process finished with exit code 0