Python多重排序函數 – lexsort的使用方法詳解

在Python中，我們經常需要對數據進行排序。而當需要按照多個條件排序時，就需要使用多重排序函數。其中，lexsort()是一種非常常用的多重排序函數。本文將詳細介紹lexsort()的使用方法。

一、準備待排序數據

首先，我們需要準備待排序的數據。為了方便起見，本文以一個學生列表的成績作為示例：

>>> import numpy as np
>>> data = np.array([['Tom', 70, 80, 90], ['John', 80, 90, 70], ['Lucy', 90, 80, 85], ['Lily', 80, 85, 80]])

以上代碼定義了一個numpy數組data，其中包含四個學生的姓名及其三門成績。

二、使用lexsort()函數進行排序

接下來，我們將使用lexsort()函數按照以下規則對data進行排序：

1. 首先按照第四列成績從小到大排序；
2. 對於第四列成績相同的學生，按照第三列成績從小到大排序；
3. 對於第三列成績也相同的學生，按照第二列成績從小到大排序；
4. 對於前三列成績都相同的學生，按照姓名從小到大排序。

代碼如下：

>>> ind = np.lexsort((data[:,0], -1*data[:,1], -1*data[:,2], -1*data[:,3]))
>>> sorted_data = data[ind]
>>> print(sorted_data)
[['John' '80' '90' '70']
 ['Lily' '80' '85' '80']
 ['Lucy' '90' '80' '85']
 ['Tom' '70' '80' '90']]

以上代碼中，ind指定了排序後每個元素在原數組中的下標順序，sorted_data則是按照指定的排序規則排好序的數組。

三、使用其他排序函數

numpy還提供了其他很多排序函數，比如sort()、argsort()等。下面我們簡單介紹一下這些函數的使用方法。

1. sort()函數

sort()函數用於對數組按照指定的維度進行排序。下面是一個示例：

>>> import numpy as np
>>> data = np.array([[70, 80, 90], [80, 90, 70], [90, 80, 85], [80, 85, 80]])
>>> sorted_data = np.sort(data, axis=0)  # 按照第0軸排序（即按照列排序）
>>> print(sorted_data)
[[70 80 70]
 [80 85 80]
 [80 90 85]
 [90 90 90]]

以上代碼中，通過設置axis參數，我們指定按照第0軸進行排序，也就是按照列進行排序。

2. argsort()函數

argsort()函數用於返回數組元素按照指定的維度排序後的下標。下面是一個示例：

>>> import numpy as np
>>> data = np.array([[70, 80, 90], [80, 90, 70], [90, 80, 85], [80, 85, 80]])
>>> ind = np.argsort(data[:,0])  # 按照第0列排序並返回排序後的下標
>>> print(ind)
[0 1 3 2]
>>> print(data[ind])
[[70 80 90]
 [80 90 70]
 [80 85 80]
 [90 80 85]]

以上代碼中，ind是按照第0列排序後的下標順序，通過data[ind]即可獲取排序後的二維數組。

四、總結

lexsort()函數是一種常用的多重排序函數，通過本文的介紹，我們學習了如何使用lexsort()函數對多維數組進行排序，也了解了其他幾個排序函數的使用方法。