NumPy排序函數詳解

一、numpysort函數

import numpy as np

# 創建一個隨機數組
arr = np.array([3, 1, 4, 2, 5])

# 列印排序前的數組
print("排序前：", arr)

# 使用numpysort函數排序
np.numsort(arr)

# 列印排序後的數組
print("排序後：", arr)

numpysort函數是NumPy中非常常用的一個函數，用於對數組進行排序。該函數有多種排序演算法可供選擇，具體可以通過指定參數kind來實現。

若指定kind=’quicksort’，則使用快速排序演算法排序；指定kind=’mergesort’，則使用歸併排序演算法排序；指定kind=’heapsort’，則使用堆排序演算法排序。

需要注意的是，numpysort函數將修改原數組，因此操作前需要注意備份原數組。

二、numpysort從大到小

import numpy as np

# 創建一個隨機數組
arr = np.array([3, 1, 4, 2, 5])

# 列印從大到小排序前的數組
print("排序前:", arr)

# 使用numpysort函數從大到小排序
np.numsort(arr)[::-1]

# 列印從大到小排序後的數組
print("從大到小排序後:", arr)

numpysort函數默認升序排序，如果需要按照降序排列，則可以通過Python的切片操作[::-1]來實現。

三、numpysort數組排序與索引輸出

import numpy as np

# 創建一個隨機數組
arr = np.array([3, 1, 4, 2, 5])

# 列印排序前的數組
print("排序前：", arr)

# 使用numpysort函數排序，並獲取索引輸出
indices = np.argsort(arr)

# 列印排序後的數組
print("排序後：", arr)

# 列印索引輸出
print("索引輸出：", indices)

該例子中，除了得到排序後的數組外，還通過np.argsort(arr)獲取了排序後的數組在原數組中的索引序列。

該功能在實際應用中非常實用，例如我們可以按照污染濃度對城市進行排名，然後通過索引輸出來得到各城市的排名。

四、穩定排序演算法與不穩定排序演算法

對於排序演算法而言，除了不同演算法的效率、複雜度之外，還存在一個非常重要的性質，即是否穩定。

穩定排序演算法指在排序過程中，如果原數組中存在兩個數相等，那麼排序後它們的相對位置不改變；不穩定排序演算法則沒有這一保證。

對於NumPy中的numpysort函數而言，默認使用的是一種穩定排序演算法——歸併排序演算法。

五、項目實踐：科學論文引用排名

通過NumPy中的numpysort函數，我們可以快速地實現科學論文引用排名模塊，具體步驟如下：

1. 將每篇論文的引用數量轉換為一個NumPy數組。

import numpy as np

citation_nums = np.array([20, 67, 30, 100, 45])

2. 使用numpysort函數對引用數量數組進行排序，獲取排序後的索引序列。

indices = np.argsort(citation_nums)[::-1]

3. 使用排序後的索引序列，獲取排名。

ranking = [i+1 for i in indices]

4. 輸出排名。

print(ranking)

通過以上步驟，我們就成功地實現了一個科學論文引用排名模塊。