Python中實現列表排序 – 提高數據展示質量

一、排序算法介紹

排序是程序中一個非常重要的操作，它將一組數據按照一定的規則進行排列, 方便快速查找。在Python中，可用的排序算法很多，我們着重介紹以下幾種：

1. 冒泡排序: 每次比較相鄰兩個元素的大小，如果第一個比第二個大，則交換它們的位置。時間複雜度為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: 將未排序的數插入到已經排序的數中，每次比較要插入數的大小和已經排序好的數的大小。時間複雜度為O(n^2)。

<?php
def insert_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(1, n):
        key = arr[i] # 待插入的數
        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: 以一個基準數為參照物，將小於等於它的數放在左邊，大於它的數放在右邊。時間複雜度為O(nlogn)。

<?php
def quick_sort(arr):
    if len(arr) < 2:
        return arr
    pivot = arr[0] # 基準值
    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內置排序函數sorted()

Python內置函數sorted()可以對列表進行高效排序，同時支持自定義排序規則、多關鍵字排序、倒序排序等功能。下面給出幾個示例。

1. 對列表進行默認升序排序。

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

2. 對列表進行倒序排序。

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

3. 對列表中每個元素的絕對值進行升序排序。

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

4. 對學生成績列表進行按照成績降序排序，並且如果成績相同，則按照學號升序排序。

<?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中的排序函數

NumPy是Python中一個科學計算的庫，提供了許多強大的函數和工具，包括數組計算、數學函數、線性代數、隨機數生成、傅里葉變換等等。下面介紹NumPy中的多種排序函數。

1. sort()函數：返回排序後的新數組。

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

2. argsort()函數：返回排序後的每個元素（在原數組中的下標）組成的新數組。

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

3. lexsort()函數：對多維數組進行排序，返回排序後元素的下標組成的新數組。

<?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中的排序函數

Pandas是Python中一個數據處理的庫，提供了高效、靈活、易用的數據結構和數據分析工具。下面介紹Pandas中的兩種排序函數。

1. sort_values()函數：按照指定列或行進行排序。

<?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()函數：按照行或列的索引進行排序。

<?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、總結

在Python中，我們可以使用多種內置的排序函數，也可以調用第三方庫中強大的排序工具，以滿足不同的排序需求。對於大規模數據的排序，應選擇時間複雜度較小的快速排序算法；對於元素包含多個關鍵字的數據結構，應調用支持多關鍵字排序的函數；對於需要處理二維及以上的數據結構，應使用Pandas中的函數。總之，數據排序是非常基礎的數據操作，合理使用各種工具可以大幅提高程序的效率以及數據的可讀性。