Python中实现列表排序 – 提高数据展示质量

一、排序算法介绍

排序是程序中一个非常重要的操作，它将一组数据按照一定的规则进行排列, 方便快速查找。在Python中，可用的排序算法很多，我们着重介绍以下几种：

1. 冒泡排序: 每次比较相邻两个元素的大小，如果第一个比第二个大，则交换它们的位置。时间复杂度为O(n^2)。

<?php
def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n):
        for j in range(n-i-1):
            if arr[j] > arr[j+1]:
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
    return arr
print(bubble_sort([4,2,1,5,3])) ?>

2. 插入排序: 将未排序的数插入到已经排序的数中，每次比较要插入数的大小和已经排序好的数的大小。时间复杂度为O(n^2)。

<?php
def insert_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(1, n):
        key = arr[i] # 待插入的数
        j = i - 1
        while j >= 0 and key < arr[j]:
            arr[j+1] = arr[j] 
            j -= 1
        arr[j+1] = key
    return arr
print(insert_sort([4,2,1,5,3])) ?>

3. 快速排序: 以一个基准数为参照物，将小于等于它的数放在左边，大于它的数放在右边。时间复杂度为O(nlogn)。

<?php
def quick_sort(arr):
    if len(arr) < 2:
        return arr
    pivot = arr[0] # 基准值
    less = [i for i in arr[1:] if i  pivot]
    return quick_sort(less) + [pivot] + quick_sort(greater)
print(quick_sort([4,2,1,5,3])) ?>

二、Python内置排序函数sorted()

Python内置函数sorted()可以对列表进行高效排序，同时支持自定义排序规则、多关键字排序、倒序排序等功能。下面给出几个示例。

1. 对列表进行默认升序排序。

<?php
arr = [4,2,1,5,3]
print(sorted(arr)) # [1, 2, 3, 4, 5]
?>

2. 对列表进行倒序排序。

<?php
arr = [4,2,1,5,3]
print(sorted(arr, reverse=True)) # [5, 4, 3, 2, 1]
?>

3. 对列表中每个元素的绝对值进行升序排序。

<?php
arr = [4,-2,1,-5,3]
print(sorted(arr, key=abs)) # [1, -2, 3, 4, -5]
?>

4. 对学生成绩列表进行按照成绩降序排序，并且如果成绩相同，则按照学号升序排序。

<?php
students = [('Alice', 80, 2), ('Bob', 90, 1), ('Chris', 80, 3)]
print(sorted(students, key=lambda x: (-x[1], x[2]))) # [('Bob', 90, 1), ('Alice', 80, 2), ('Chris', 80, 3)]
?>

三、NumPy中的排序函数

NumPy是Python中一个科学计算的库，提供了许多强大的函数和工具，包括数组计算、数学函数、线性代数、随机数生成、傅里叶变换等等。下面介绍NumPy中的多种排序函数。

1. sort()函数：返回排序后的新数组。

<?php
import numpy as np
arr = np.array([4,2,1,5,3])
print(np.sort(arr)) # [1 2 3 4 5]
?>

2. argsort()函数：返回排序后的每个元素（在原数组中的下标）组成的新数组。

<?php
import numpy as np
arr = np.array([4,2,1,5,3])
print(np.argsort(arr)) # [2 1 4 0 3]
?>

3. lexsort()函数：对多维数组进行排序，返回排序后元素的下标组成的新数组。

<?php
import numpy as np
nm = ('Tom', 'Dick', 'Harry') 
stud = np.zeros(3, dtype={'names':('name', 'height', 'age'), 'formats':('U10', 'f8', 'i4')}) 
stud['name'] = nm
stud['height'] = [5.5, 6.0, 5.75]
stud['age'] = [22, 21, 19]
print(np.lexsort((stud['name'], stud['age'], stud['height']))) # [2 1 0]
?>

四、Pandas中的排序函数

Pandas是Python中一个数据处理的库，提供了高效、灵活、易用的数据结构和数据分析工具。下面介绍Pandas中的两种排序函数。

1. sort_values()函数：按照指定列或行进行排序。

<?php
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Chris'], 'score': [90, 60, 70], 'age': [20, 22, 21]})
print(df.sort_values(by='score')) #   name  score  age
                                   # 1   Bob     60   22
                                   # 2 Chris     70   21
                                   # 0 Alice     90   20
?>

2. sort_index()函数：按照行或列的索引进行排序。

<?php
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Chris'], 'score': [90, 60, 70], 'age': [20, 22, 21]})
print(df.sort_index(axis=1)) #    age   name  score
                             # 0   20  Alice     90
                             # 1   22    Bob     60
                             # 2   21  Chris     70
?>

五、总结

在Python中，我们可以使用多种内置的排序函数，也可以调用第三方库中强大的排序工具，以满足不同的排序需求。对于大规模数据的排序，应选择时间复杂度较小的快速排序算法；对于元素包含多个关键字的数据结构，应调用支持多关键字排序的函数；对于需要处理二维及以上的数据结构，应使用Pandas中的函数。总之，数据排序是非常基础的数据操作，合理使用各种工具可以大幅提高程序的效率以及数据的可读性。