Arrays Sortieren

Diese Operation ist äußerst nützlich, da das Suchen in einem sortierten Array viel schneller ist, weil effiziente Algorithmen wie binäre Suche nur mit sortierten Arrays funktionieren.

numpy.sort() Funktion

NumPy hat eine eingebaute Funktion sort(), um Elemente nach Werten in aufsteigender Reihenfolge zu sortieren. Der Rückgabewert dieser Funktion ist ein sortiertes NumPy-Array. Hier ist die allgemeine Syntax: numpy.sort(a, axis=-1, kind=None, order=None), wobei:

a ein Array ist;
axis die Achse ist, entlang der sortiert werden soll (standardmäßig die letzte Achse (-1));
kind der zu verwendende Sortieralgorithmus ist (standardmäßig quicksort).


              123
            
import numpy as np
array_1d = np.array([10, 2, 5, 1, 6, 5])
print(np.sort(array_1d))

ndarray.sort() Methode

Wie bereits erwähnt, gibt die Funktion numpy.sort() ein sortiertes Array zurück, ändert jedoch nicht das ursprüngliche Array. Wenn wir das Array ändern wollten, müssten wir array = np.sort(array) schreiben.

Allerdings bietet NumPy eine .sort() Methode als Alternative an, die das Array in-place sortiert und kein neues Array zurückgibt (sie gibt None zurück, was bedeutet, dass sie nichts zurückgibt). Ihre Syntax ist ähnlich der sort() Funktion.

Hinweis

Eine Funktion ist ein eigenständiger Codeblock, der eine bestimmte Aufgabe ausführt und direkt aufgerufen werden kann. Eine Methode ist eine Funktion, die mit einem Objekt verknüpft ist und auf diesem Objekt mit dem . Operator aufgerufen wird.


              12345
            
import numpy as np
array_1d = np.array([10, 2, 5, 1, 6, 5])
# Calling the .sort() method 
array_1d.sort()
print(array_1d)

Nach dem Aufruf der .sort() Methode wurde array_1d in-place sortiert und enthält nun Elemente in aufsteigender Reihenfolge.

Sortieren von 1D-Arrays in absteigender Reihenfolge

Manchmal möchten wir ein Array in absteigender Reihenfolge sortieren. Weder die .sort()-Methode noch die sort()-Funktion unterstützen diese Funktionalität direkt. Wir können jedoch einfach Slicing mit step gleich -1 auf ein sortiertes Array anwenden:


              12345
            
import numpy as np
array_1d = np.array([10, 2, 5, 1, 6, 5])
# Sorting array_1d in descending order
array_1d = np.sort(array_1d)[::-1]
print(array_1d)

Aufgabe

Swipe to start coding

Sie verwalten einen Datensatz von Mitarbeitergehältern, die im salaries Array gespeichert sind.

Sortieren Sie die Gehälter in absteigender Reihenfolge mit der entsprechenden Funktion.
Drucken Sie die Top 3 Gehälter mit einem Slice und geben Sie nur ein positives end an.

Lösung

Wechseln Sie zum Desktop, um in der realen Welt zu übenFahren Sie dort fort, wo Sie sind, indem Sie eine der folgenden Optionen verwenden

War alles klar?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 3. Kapitel 1

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numpy.sort() Funktion

a ein Array ist;
axis die Achse ist, entlang der sortiert werden soll (standardmäßig die letzte Achse (-1));
kind der zu verwendende Sortieralgorithmus ist (standardmäßig quicksort).


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import numpy as np
array_1d = np.array([10, 2, 5, 1, 6, 5])
print(np.sort(array_1d))

ndarray.sort() Methode

Hinweis

Eine Funktion ist ein eigenständiger Codeblock, der eine bestimmte Aufgabe ausführt und direkt aufgerufen werden kann. Eine Methode ist eine Funktion, die mit einem Objekt verknüpft ist und auf diesem Objekt mit dem . Operator aufgerufen wird.


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import numpy as np
array_1d = np.array([10, 2, 5, 1, 6, 5])
# Calling the .sort() method 
array_1d.sort()
print(array_1d)

Nach dem Aufruf der .sort() Methode wurde array_1d in-place sortiert und enthält nun Elemente in aufsteigender Reihenfolge.

Sortieren von 1D-Arrays in absteigender Reihenfolge


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import numpy as np
array_1d = np.array([10, 2, 5, 1, 6, 5])
# Sorting array_1d in descending order
array_1d = np.sort(array_1d)[::-1]
print(array_1d)

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Sortieren Sie die Gehälter in absteigender Reihenfolge mit der entsprechenden Funktion.
Drucken Sie die Top 3 Gehälter mit einem Slice und geben Sie nur ein positives end an.

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