一、np.s.org函数
在介绍np.sort之前，我们需要先了解一下np.s_函数。np.s_函数是NumPy中的一个方便的快捷方式，它可以将切片转换为水平堆叠的数组。下面是它的一个简单用法示例：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.s_[a, b] # 将a和b水平堆叠起来
print(c)
运行结果将会输出：
[1 2 3 4 5 6]
二、np.sort函数python
np.sort是NumPy中的排序函数，可以按照数组中元素的大小进行排序。该函数可以对多维数组进行排序，但默认只对最后一个维度进行排序。下面是它的一个简单用法示例：
import numpy as np
a = np.array([3, 2, 1])
b = np.sort(a)
print(b)
运行结果将会输出：
[1 2 3]
三、np.sort排倒序
np.sort默认是升序排列，如果需要降序排列，则可以在函数中设置参数。下面是一个示例：
import numpy as np
a = np.array([3, 2, 1])
b = np.sort(a)[::-1] # 将排好序的数组翻转，即得到降序排列的结果
print(b)
运行结果将会输出：
[3 2 1]
四、np.sort怎么用
np.sort有许多用途，以下四个示例展示了其中的一些应用。
1. 对于多维数组，可以指定按照哪个维度进行排序：
import numpy as np
a = np.array([[3, 2], [1, 4]])
b = np.sort(a, axis=1) # 沿着第2个维度排序，即对每一行进行排序
print(b)
运行结果将会输出：
[[2 3]
[1 4]]
2. 可以使用argsort函数返回索引：
import numpy as np
a = np.array([3, 2, 1])
b = np.argsort(a) # 返回排好序的数组元素在原数组中的索引
print(b)
运行结果将会输出：
[2 1 0]
3. 对一个二维数组，可以按照特定的列进行排序：
import numpy as np
a = np.array([[3, 2], [1, 4]])
b = a[a[:, 0].argsort()] # 按照第1列的顺序排序，类似Excel中的排序功能
print(b)
运行结果将会输出：
[[1 4]
[3 2]]
4. 对字符串数组进行排序：
import numpy as np
a = np.array(["apple", "banana", "cat"])
b = np.sort(a)
print(b)
运行结果将会输出：
['apple' 'banana' 'cat']
五、np.sort函数怎么用
np.sort的一些功能已经在前面的示例中进行了介绍，下面我们重点讲解一下np.sort函数的用法。
1. np.sort()参数
np.sort有很多参数可以控制排序的行为。下面是一个np.sort的参数列表，可以根据需求选择常用的参数进行调整：
- axis：指定按照哪个维度进行排序。默认是最后一个维度。
- kind：指定排序算法，可以是{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’, ‘stable’}中的一个，其中’stable’会保持元素原有的相对顺序。
- order：指定排序使用的字段（按照指定字段的值进行排序）。
- dtype：指定输出数组的数据类型。
- … （还有其他参数，具体可参考NumPy官方文档）
2. np.sort(a)的用法
np.sort能够对数组进行排序，除了第一个参数a之外，还可以添加其他的参数以控制排序的方式。
import numpy as np
a = np.array([3, 2, 1])
b = np.sort(a) # 对a数组进行排序
print(b)
运行结果将会输出：
[1 2 3]
3. np.s.org降序
与升序相对应的是排序中的降序。要使数组降序排列，可以按照以下方式使用np.sort函数：
import numpy as np
a = np.array([3, 2, 1])
b = np.sort(a)[::-1] # 将排序后的数组倒序输出
print(b)
运行结果将会输出：
[3 2 1]
4. np.sort函数返回索引
使用np.argsort函数，可以返回一个列表，其中包含指定数组的索引值，这些索引值表示元素排序后的位置。
import numpy as np
a = np.array([3, 2, 1])
b = np.argsort(a) # 返回排好序的数组元素在原数组中的索引
print(b)
运行结果将会输出：
[2 1 0]
5. np.sort与a.sort区别
np.sort可以将指定数组按照指定方式排序，而a.sort则直接对数组进行排序，更改原数组的顺序。下面是一个np.sort和a.sort的对比示例：
import numpy as np
a = np.array([3, 2, 1])
b = np.sort(a) # 原数组不变，返回排序后的数组
print(a, b)
c = np.array([3, 2, 1])
c.sort() # 直接更改原数组的顺序，不返回新的数组
print(c)
运行结果将会输出：
[3 2 1] [1 2 3]
[1 2 3]
结束语
通过对np.sort函数及其相关应用的掌握，可以让我们更加方便地对NumPy数组进行排序，大大提高了编程效率。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/304513.html
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