Numpy Sort

Numpy er et Python-standardbibliotek som jobber med en matrise for å løse matematiske og logiske operasjoner på høyt nivå på høyt nivå. Denne numpy modulen gir en funksjon som kalles numpy.sorter () funksjon. Ettersom sortering er en prosess for å ordne verdier fra lav til høy orden. Numpy.Sorter () Funksjonen sorterer direkte forskjellige elementer ved hjelp av spesifikke algoritmer fra den gitte matrisen.

Denne metoden returnerer alltid den sorterte kopien av en matrise med samme form og datatyper som fra den originale matrisen. Denne artikkelen vil diskutere Numpy.sorter () funksjon i detalj med enkle og løpende eksempler. Vi har brukt Spyder Terminal for eksempler på utførelseskode.

Syntaks av Numpy.sortere()

Syntaksen brukes til å sortere et element som er levert av en numpy modul i Python. Her er Numpy.sorter () -funksjonen kommer til å sortere en matrise ved å ta argumenter.

# numpy.Sorter (A, Axis = -1, Kind = "Quick Sort", Order = Ingen)

Parametere passert i Numpy.sortere()

Fra syntaks ovenfor har vi en variabel som "A" som vi skal sortere elementene. Vi må passere dette utvalget som et første argument. Den neste parameteren som er bestått, er "aksen" som denne aksesorteringen skal gjøres.

Som standard er "akse" lik -1 basert på den siste aksen; det vil fortsette å sortere elementene i en matrise. Da er det "snille" attributtet vil ta sorteringsteknikkene enten det kan være en rask sortering, flettesorter, haugesort eller stabil sorterer det valgfritt. Det er en rask sort som standard.

Den siste parameteren numpy.sorter () vil ta er "ordre" som sorterer orden basert på felt for en matrise som har forskjellige felt med en annen ordre. Disse kan være enkelt- eller flere kolonnenavn.

Returverdi av numpy.sortere()

Dette numpy.sorter () vil returnere en sortert matrise som har en lignende form og datatype.

Eksempel 1:

La oss starte med bare et grunnleggende eksempel som vil hjelpe oss å forstå hvor numpy.sorter () vil sortere en matrise. Vi må importere Numpy -modulen og navngi den som NP for å hente Numpy.sorter () funksjon.

I dette spesielle eksemplet har vi definert en matrise med verdiene 3,9,6,1,5,8 i 'arr1'. Denne ARR1 vil passere som et argument i NP.sortere(). Vi har lagret NP.Sorter i en verdi 'a'. Print () -funksjonen vil kalle 'A' og vise utgangen.

Importer numpy som NP
ARR1 = NP.Array ([3,9,6,1,5,8])
A = (NP.Sorter (ARR1))
trykk (a)

Utgangen fra en sortert matrise er på konsollskjermen.

Eksempel 2:

Nå skal vi kjøre 2D Array Code. Her i koden importerer vi igjen Numpy Module -pakken for å få tilgang til sort () -funksjonen. Vi har laget en 2D -matrise som 'ARR1' ved hjelp av NP.Array () -funksjon.

Vi har uttalt en variabel 'ARR2' og tildelt en returnert verdi av NP.Sorter () Funksjon der inngangsarray ARR1 sendes. Denne koden vil skrive ut både matriser før sortering og etter sortering ved hjelp av en utskriftserklæring.

Importer numpy som NP
ARR1 = NP.Array ([[1,5,3,7], [17,9,19,15], [33,23,85,57]])
trykk ("Array før sortering", ARR1)
Arr2 = np.Sorter (ARR1)
print ("Array etter sortering", arr2)

Du kan se hvordan utgangen fra matrisen før sortering og etter sortering vises etter å ha utført koden.

Eksempel 3:

Som ovenfor har vi diskutert 2D -matrisen og ser den enkle utgangen av den koden. Nå i dette eksemplet har vi en 3D -matrise med en variabel 'A' som vil lagre NP.Array () Flere verdier så har vi definert 'resultat' og tildelt NP.sorter () -funksjon som vil returnere en verdi av en inngangsoppstilling 'a' og vi har satt 'aksen' til en verdi med 2 som sorterer matrisen langs den tredje aksen som matrise starter fra 0.

Parametrene snille og ordrer blir tatt som ingen i denne koden. Til slutt viser vi resultatet av utdataene gjennom en utskriftsuttalelse.

Importer numpy som NP
a = np.Array ([[[10, 7, 13, 21], [25, 8, 29, 4], [51, 18, 33, 17]], [[14, 1, 13, 73], [23, 7 , 12, 14], [41, 34, 33, 57]], [[10, 86, 13, 62], [34, 7, 20, 14], [31, 34, 73, 7]]))
Resultat = NP.Sorter (A, Axis = -1, Kind = Ingen, Order = Ingen)
trykk ("Array etter sortering", resultat)

Vi vil få utdataene fra den sorterte matrisen vist nedenfor

Eksempel 4:

Her i dette eksemplet skal vi sortere alfabetisk. Med alfabetisk mener vi en rekke strenger. Med denne funksjonen numpy.sorter () logikk, la oss implementere et eksempel. Først har vi laget en matrise 'NP.Array () 'av en streng med verdiene Gina, Bobby og Harry som er definert i en variabel' x '.

Da er det definert en variabel 'sorted_arr' som vil returnere et argument som er gitt i NP.sorter () funksjon. I dette tilfellet NP.sorter () funksjon bestått 'x', 'aksen' er lik 1, og 'snill' og 'orden' er representert som ingen. Utgangen fra denne eksempelkoden vises om å omgå 'sortert_arr' i print () -funksjonen

Importer numpy som NP
x = np.Array (['Gina', 'Bobby', 'Harry'))
sorted_arr = np.Sorter (x, akse = 1, snill = ingen, orden = ingen)
print (sorted_arr)

Her er skjermbildet til koden ovenfor

Eksempel 5:

I dette eksemplet vil vi ta en parameter 'Order' som lar oss passere et felt som en streng. Vi har definert en strukturert matrise med feltet definert som et person_navn, høyde_value, age_limit og kjønnsnavn i en variabel 'dtype' og verdi definert i henhold til navnene på feltene i en variabel 'verdier'.

Variabeltnavnet 'A' vil ta disse verdiene ved å gi dem gjennom NP.Array () -funksjon. Da har vi erklært to variabler som 'B' og 'C' som vil gi en verdi av NP.sorter () funksjon. I denne NP. sorter () -funksjon, vi kan bestemme hvilket felt som skal arrangere ved å sende den til en streng gjennom parameteren 'Order'.

Til å begynne med tar vi 'orden' for å sortere med feltet 'Age_limit', og så tar vi to felt 'Age_Limit' og 'Height_Value' for å sortere. La oss utføre en kode og se utdataene den kommer tilbake.

Utgangen viser den sorterte kopien av matrisen med en spesifisert ordre.

Konklusjon

Vi har diskutert den numpy sort () -funksjonen grundig med effektiv og konsis eksempelkode. For å utføre disse sorteringsoperasjonene, gir Python oss denne innebygde numpy.sorter () funksjon. Det vil hjelpe deg å forstå logikken vi har implementert for Numpy.sorter () funksjon.