python数组排序方法之sort、sorted和argsort详解

 更新时间:2022年03月09日 11:56:42   作者:什么都干的派森  
这篇文章主要给大家介绍了关于python数组排序方法之sort、sorted和argsort的相关资料,文中通过实例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

引言

这三个排序方法应对日常工作基本够用

先说一下三者的区别

  • sort, sorted 是用在 list 数据类型中的排序方法
  • argsort 是用在 numpy 数据类型中的排序方法( numpy 里也有一个 sort 方法,下面会讲)

sort 和 sorted 的区别如下👇

先看两个简单的升序排序,分别使用 sorted 和 sort 方法

# sorted 
num_list = [1, 8, 2, 3, 10, 4, 5]
ordered_list = sorted(num_list)
print(ordered_list)    # [1, 2, 3, 4, 5, 8, 10]
# sort
num_list = [1, 8, 2, 3, 10, 4, 5]
num_list.sort()
print(num_list)    # [1, 2, 3, 4, 5, 8, 10]

可以看出 sorted 并没有修改原来的数组,而是将排序的结果作为参数传递给一个新的数组,而 sort 则在原数组上直接进行了排序
区别就是 sorted 需要一个变量接收排序结果,sort不用

建议使用 sorted,因为 sort 虽然代码更简洁,但是会修改原数组,这样不灵活,如果你有多个地方同时使用了这个数组,那么经过 sort 操作之后的数组就已经不是原来那个数组了,

debug的时候很麻烦,说完了区别,来具体讲讲使用方法

用法实例

1.升序排序

# sorted 升序排序
num_list = [1, 8, 2, 3, 10, 4, 5]
ordered_list = sorted(num_list)
print(ordered_list)    # [1, 2, 3, 4, 5, 8, 10]
# sort 升序排序
num_list = [1, 8, 2, 3, 10, 4, 5]
num_list.sort()
print(num_list)    # [1, 2, 3, 4, 5, 8, 10]

2.降序排序

# sorted 降序排序
num_list = [1, 8, 2, 3, 10, 4, 5]
ordered_list = sorted(num_list, reverse=True)
print(ordered_list)    # [1, 2, 3, 4, 5, 8, 10]
# sort 降序排序
num_list = [1, 8, 2, 3, 10, 4, 5]
num_list.sort(reverse=True)
print(num_list)    # [1, 2, 3, 4, 5, 8, 10]

3.如果不想要排序后的值,想要排序后的索引,可以这样做

num_list = [1, 8, 2, 3, 10, 4, 5]
ordered_list = sorted(range(len(num_list)), key=lambda k: num_list[k])
print(ordered_list)    # [0, 2, 3, 5, 6, 1, 4]

4.字符串类型排序

# 字符串类型排序
str_list = ['1', '8', '2', '3', '10', '4', '5']
ordered_list = sorted(str_list)
print(ordered_list)  # ['1', '10', '2', '3', '4', '5', '8']

str_list = ['A', 'D', 'B', 'N', 'C', 'R', 'V']
ordered_list = sorted(str_list)
print(ordered_list)  # ['A', 'B', 'C', 'D', 'N', 'R', 'V']

5.二维数组排序

book_list = [
    ['北大马克思主义研究', '9787509728529', 2011],
    ['人的解放', '9787215064003', 2014],
    ['西方经典悦读 资本论', '9787200092882', 2012],
    ['列宁的一生', '9787501319343', 2013],
]

# sorted 按出版年升序排序
ordered_list = sorted(book_list, key=lambda book: book[2])
print(ordered_list)    # [['北大马克思主义研究', '9787509728529', 2011], ['西方经典悦读 资本论', '9787200092882', 2012], ['列宁的一生', '9787501319343', 2013], ['人的解放', '9787215064003', 2014]]

# sort 按出版年降序排序
book_list.sort(key=lambda book: book[2], reverse=True)
print(book_list)    # [['人的解放', '9787215064003', 2014], ['列宁的一生', '9787501319343', 2013], ['西方经典悦读 资本论', '9787200092882', 2012], ['北大马克思主义研究', '9787509728529', 2011]]

6.二维数组获取排序后的索引

# sorted 获取排序后的索引
book_list = [
    ['北大马克思主义研究', '9787509728529', 2011],
    ['人的解放', '9787215064003', 2014],
    ['西方经典悦读 资本论', '9787200092882', 2012],
    ['列宁的一生', '9787501319343', 2013],
]
ordered_list = sorted(range(len(book_list)), key=lambda k: book_list[k][2])
print(ordered_list)  # [0, 2, 3, 1]

7.字典数组排序

book_list = [
    {'name': '北大马克思主义研究', 'isbn': '9787509728529', 'publish_year': 2011},
    {'name': '人的解放', 'isbn': '9787215064003', 'publish_year': 2014},
    {'name': '西方经典悦读 资本论', 'isbn': '9787200092882', 'publish_year': 2012},
    {'name': '列宁的一生', 'isbn': '9787501319343', 'publish_year': 2013},
]
# sorted 按出版年降序排序
ordered_list = sorted(book_list, key=lambda book: book['publish_year'], reverse=True)
print(ordered_list)    # [{'name': '人的解放', 'isbn': '9787215064003', 'publish_year': 2014}, {'name': '列宁的一生', 'isbn': '9787501319343', 'publish_year': 2013}, {'name': '西方经典悦读 资本论', 'isbn': '9787200092882', 'publish_year': 2012}, {'name': '北大马克思主义研究', 'isbn': '9787509728529', 'publish_year': 2011}]
# sort 按出版年升序排序
book_list.sort(key=lambda book: book['publish_year'])
print(book_list)    # [{'name': '北大马克思主义研究', 'isbn': '9787509728529', 'publish_year': 2011}, {'name': '西方经典悦读 资本论', 'isbn': '9787200092882', 'publish_year': 2012}, {'name': '列宁的一生', 'isbn': '9787501319343', 'publish_year': 2013}, {'name': '人的解放', 'isbn': '9787215064003', 'publish_year': 2014}]

8.字典数组获取排序后的索引

book_list = [
    {'name': '北大马克思主义研究', 'isbn': '9787509728529', 'publish_year': 2011},
    {'name': '人的解放', 'isbn': '9787215064003', 'publish_year': 2014},
    {'name': '西方经典悦读 资本论', 'isbn': '9787200092882', 'publish_year': 2012},
    {'name': '列宁的一生', 'isbn': '9787501319343', 'publish_year': 2013},
]
ordered_list = sorted(range(len(book_list)), key=lambda k: book_list[k]['publish_year'])
print(ordered_list)  # [0, 2, 3, 1]

9.对象排序

class Book(object):
    def __init__(self, name, isbn, publish_year):
        self.name = name
        self.isbn = isbn
        self.publish_year = publish_year
    def __repr__(self):
        return repr((self.name, self.isbn, self.publish_year))
book_list = [
    Book('北大马克思主义研究', '9787509728529', 2011),
    Book('人的解放', '9787215064003', 2014),
    Book('西方经典悦读 资本论', '9787200092882', 2012),
    Book('列宁的一生', '9787501319343', 2013),
]
# sorted 按出版年降序排序
ordered_list = sorted(book_list, key=lambda book: book.publish_year, reverse=True)
print(ordered_list)  # [('人的解放', '9787215064003', 2014), ('列宁的一生', '9787501319343', 2013), ('西方经典悦读 资本论', '9787200092882', 2012), ('北大马克思主义研究', '9787509728529', 2011)]
# sort 按出版年升序排序
book_list.sort(key=lambda book: book.publish_year)
print(book_list)  # [('北大马克思主义研究', '9787509728529', 2011), ('西方经典悦读 资本论', '9787200092882', 2012), ('列宁的一生', '9787501319343', 2013), ('人的解放', '9787215064003', 2014)]

10.对象排序获取排序后的索引

book_list = [
    Book('北大马克思主义研究', '9787509728529', 2011),
    Book('人的解放', '9787215064003', 2014),
    Book('西方经典悦读 资本论', '9787200092882', 2012),
    Book('列宁的一生', '9787501319343', 2013),
]
ordered_list = sorted(range(len(book_list)), key=lambda k: book_list[k].publish_year)
print(ordered_list)  # [0, 2, 3, 1]

11.一维数组排序【numpy】

numpy 只有 sort 没有 sorted,且 numpy 的 sort 方法 和 list 的 sorted 方法使用起来类似

import numpy as np

# 一维数组
num_list = np.array([1, 8, 2, 3, 10, 4, 5])
index_list = np.sort(num_list)
print(index_list)    # [ 1  2  3  4  5  8 10]

12.一维数组获取排序后的索引【numpy】

num_list = np.array([1, 8, 2, 3, 10, 4, 5])
index_list = np.argsort(num_list)
print(index_list)    # [0 2 3 5 6 1 4]

13.一维数组降序排序【numpy】

# # 降序排序
num_list = np.array([1, 8, 2, 3, 10, 4, 5])
index_list = np.argsort(-num_list)    # 加负号按降序排序
print(index_list)  # [4 1 6 5 3 2 0]

14.二维数组排序【numpy】

num_list = np.array([
    [1, 8, 2, 9],
    [8, 2, 4, 5],
    [2, 3, 7, 4],
    [1, 2, 3, 5]
])
ordered_list = np.sort(num_list, axis=0)    # axis=0 是按列排序
print(ordered_list)
# [[1 2 2 4]
#  [1 2 3 5]
#  [2 3 4 5]
#  [8 8 7 9]]

ordered_list = np.sort(num_list, axis=1)     # axis=1 是按行排序
print(ordered_list)
# [[1 2 8 9]
#  [2 4 5 8]
#  [2 3 4 7]
#  [1 2 3 5]]

15.二维数组获取排序后的索引【numpy】

num_list = np.array([
    [1, 8, 2, 9],
    [8, 2, 4, 5],
    [2, 3, 7, 4],
    [1, 2, 3, 5]
])
ordered_list = np.argsort(num_list, axis=0)   # axis=0 是按列排序
print(ordered_list)
# [[0 1 0 2]
#  [3 3 3 1]
#  [2 2 1 3]
#  [1 0 2 0]]
ordered_list = np.argsort(num_list, axis=1)  # axis=1 是按行排序
print(ordered_list)
# [[0 2 1 3]
#  [1 2 3 0]
#  [0 1 3 2]
#  [0 1 2 3]]

附:python对数组进行排序,并输出排序后对应的索引值

# -*- coding: cp936 -*-
import numpy as np

#一维数组排序
arr = [1, 3, 5, 2, 4, 6]
arr =  np.array(arr)
print arr
print np.sort(arr)#或print np.sort(arr,axis=None)

print (np.argsort(arr)) # 正序输出索引,从小到大
print (np.argsort(-arr)) # 逆序输出索引,从大到小

输出结果:

[1 3 5 2 4 6]
[1 2 3 4 5 6]
[0 3 1 4 2 5]
[5 2 4 1 3 0]

#二维数组排序
list1 = [[4,3,2],[2,1,4]]
array=np.array(list1) 
print array
array.sort(axis=1) #axis=1按行排序,axis=0按列排序
print array

输出结果:

[[4 3 2]
[2 1 4]]

[[2 3 4]
[1 2 4]]

总结

到此这篇关于python数组排序方法之sort、sorted和argsort详解的文章就介绍到这了,更多相关python数组排序方法内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • 详解Python图像处理库Pillow常用使用方法

    详解Python图像处理库Pillow常用使用方法

    PIL(Python Imaging Library)是Python一个强大方便的图像处理库,只支持到Python2.7。这篇文章主要介绍了Python图像处理库Pillow常用使用方法,需要的朋友可以参考下
    2019-09-09
  • 利用python绘制动态圣诞下雪图

    利用python绘制动态圣诞下雪图

    圣诞节快到了,给你最爱的人送上一颗python动态圣诞下雪图吧,所以今天小编给大家介绍了如何利用python绘制动态圣诞下雪图,文中有详细的代码示例,需要的朋友可以参考下
    2023-12-12
  • 基于python if 判断选择结构的实例详解

    基于python if 判断选择结构的实例详解

    代码执行结构为顺序结构、选择结构、循环结构。这篇文章主要介绍了python if 判断选择结构的相关知识,非常不错,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2019-05-05
  • python连接数据库后通过占位符添加数据

    python连接数据库后通过占位符添加数据

    在pymysql中支持对占位符的处理,开发者需要在SQL中使用“%”定义占位符,在使用excute()方法执行时对占位符的数据进行填充即可,本文给大家介绍python连接数据库后通过占位符添加数据的方法,需要的朋友参考下吧
    2021-12-12
  • Python读取数据集并消除数据中的空行方法

    Python读取数据集并消除数据中的空行方法

    今天小编就为大家分享一篇Python读取数据集并消除数据中的空行方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2018-07-07
  • selenium在scrapy中的使用代码

    selenium在scrapy中的使用代码

    本文给大家分享selenium在scrapy中的使用代码,使用selenium可以很好的帮助我们获取一些重要数据信息,本文通过代码给大家详细介绍,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧
    2021-05-05
  • djano一对一、多对多、分页实例代码

    djano一对一、多对多、分页实例代码

    在本篇文章里小编给大家整理的是关于djano一对一,多对多,分页实例代码以及相关知识点,需要的朋友们学习下。
    2019-08-08
  • 基于PyTorch实现EdgeCNN的实战教程

    基于PyTorch实现EdgeCNN的实战教程

    本文我们将使用PyTorch来简易实现一个EdgeCNN,不使用PyG库,让新手可以理解如何PyTorch来搭建一个简易的图网络实例demo,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧
    2023-02-02
  • Windows 下python3.8环境安装教程图文详解

    Windows 下python3.8环境安装教程图文详解

    这篇文章主要介绍了Windows 下python3.8环境安装教程图文详解,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2020-03-03
  • DRF过滤排序分页异常处理的过程记录

    DRF过滤排序分页异常处理的过程记录

    在写django drf的时候会遇到搜索,以及过滤的情况,这篇文章主要给大家介绍了关于DRF过滤排序分页异常处理的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2021-07-07

最新评论