Ordenar Arreglos
Ordenar significa organizar los elementos de un array en un cierto orden.
Esta operación es sumamente útil, ya que la búsqueda en un array ordenado es mucho más rápida porque algoritmos eficientes como la búsqueda binaria solo funcionan con arrays ordenados.
Función numpy.sort()
NumPy dispone de una función incorporada sort() para ordenar elementos por valores en orden ascendente. El valor de retorno de esta función es un array de NumPy ordenado. Su sintaxis general es: numpy.sort(a, axis=-1, kind=None, order=None), donde:
aes un array;axises el eje a lo largo del cual ordenar (último eje (-1) por defecto);kindes el algoritmo de ordenamiento a utilizar (quicksortpor defecto).
123import numpy as np array_1d = np.array([10, 2, 5, 1, 6, 5]) print(np.sort(array_1d))
Método ndarray.sort()
Como ya se mencionó, la función numpy.sort() devuelve un arreglo ordenado pero no modifica el arreglo original. Si se desea modificar el arreglo, es necesario escribir array = np.sort(array).
Sin embargo, NumPy proporciona un método .sort() como alternativa, que ordena el arreglo en el lugar y no retorna un nuevo arreglo (retorna None, es decir, no retorna nada). Su sintaxis es similar a la función sort().
Una función es un bloque de código independiente que realiza una tarea específica y puede ser llamada directamente. Un método es una función asociada a un objeto y se invoca sobre ese objeto utilizando el operador ..
12345import numpy as np array_1d = np.array([10, 2, 5, 1, 6, 5]) # Calling the .sort() method array_1d.sort() print(array_1d)
Después de llamar al método .sort(), array_1d se ordenó en el lugar y ahora contiene los elementos ordenados en orden ascendente.
Ordenar arreglos 1D en orden descendente
En ocasiones se requiere ordenar un arreglo en orden descendente. Ni el método .sort() ni la función sort() admiten esta funcionalidad directamente. Sin embargo, se puede utilizar slicing con step igual a -1 sobre un arreglo ya ordenado:
12345import 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)
Swipe to start coding
Está gestionando un conjunto de datos de salarios de empleados almacenados en el array salaries.
- Ordenar los salarios en orden descendente utilizando la función adecuada.
- Imprimir los 3 salarios más altos utilizando un corte y especificando solo un
endpositivo.
Solución
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Función numpy.sort()
NumPy dispone de una función incorporada sort() para ordenar elementos por valores en orden ascendente. El valor de retorno de esta función es un array de NumPy ordenado. Su sintaxis general es: numpy.sort(a, axis=-1, kind=None, order=None), donde:
aes un array;axises el eje a lo largo del cual ordenar (último eje (-1) por defecto);kindes el algoritmo de ordenamiento a utilizar (quicksortpor defecto).
123import numpy as np array_1d = np.array([10, 2, 5, 1, 6, 5]) print(np.sort(array_1d))
Método ndarray.sort()
Como ya se mencionó, la función numpy.sort() devuelve un arreglo ordenado pero no modifica el arreglo original. Si se desea modificar el arreglo, es necesario escribir array = np.sort(array).
Sin embargo, NumPy proporciona un método .sort() como alternativa, que ordena el arreglo en el lugar y no retorna un nuevo arreglo (retorna None, es decir, no retorna nada). Su sintaxis es similar a la función sort().
Una función es un bloque de código independiente que realiza una tarea específica y puede ser llamada directamente. Un método es una función asociada a un objeto y se invoca sobre ese objeto utilizando el operador ..
12345import numpy as np array_1d = np.array([10, 2, 5, 1, 6, 5]) # Calling the .sort() method array_1d.sort() print(array_1d)
Después de llamar al método .sort(), array_1d se ordenó en el lugar y ahora contiene los elementos ordenados en orden ascendente.
Ordenar arreglos 1D en orden descendente
En ocasiones se requiere ordenar un arreglo en orden descendente. Ni el método .sort() ni la función sort() admiten esta funcionalidad directamente. Sin embargo, se puede utilizar slicing con step igual a -1 sobre un arreglo ya ordenado:
12345import 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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Está gestionando un conjunto de datos de salarios de empleados almacenados en el array salaries.
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