1、数组排序

NumPy 提供 np.sort() 函数用于对数组进行排序。

基本语法

np.sort(array, axis=-1)

参数说明：

• array：需要排序的数组

• axis：排序方向

  • axis=-1（默认）：沿最后一个轴排序

示例：排序一维数组

import numpy as np

arr=np.array([3, 2, 0, 1])

print(np.sort(arr))

输出：

[0 1 2 3]

⚠️ 注意：

np.sort() 返回的是 排序后的新数组副本，不会修改原数组。

2、不同数据类型的排序

NumPy 不仅可以排序数字数组，也可以排序字符串和布尔数组。

示例：字符串排序

字符串按 字典序（alphabetical order） 排序。

import numpy as np

arr=np.array(['banana', 'cherry', 'apple'])

print(np.sort(arr))

输出：

['apple' 'banana' 'cherry']

示例：布尔数组排序

布尔值排序规则：

False < True

import numpy as np

arr=np.array([True, False, True])

print(np.sort(arr))

输出：

[False True True]

3、排序二维数组

当对二维数组进行排序时，NumPy 默认 沿最后一个轴（每一行）进行排序。

示例：排序二维数组

import numpy as np

arr=np.array([[3, 2, 4],
                [5, 0, 1]])

print(np.sort(arr))

输出：

[[2 3 4]
 [0 1 5]]

说明：

• 第一行排序 → [2 3 4]

• 第二行排序 → [0 1 5]

即 每一行独立排序。

4、使用 axis 指定排序方向

可以通过 axis 参数指定排序方向。

示例：按列排序

import numpy as np

arr=np.array([[3, 2, 4],
                [5, 0, 1]])

print(np.sort(arr, axis=0))

输出：

[[3 0 1]
 [5 2 4]]

说明：

每一列独立排序。

示例：按行排序

print(np.sort(arr, axis=1))

输出：

[[2 3 4]
 [0 1 5]]

5、使用 ndarray.sort()（原地排序）

NumPy 还有一个方法：

ndarray.sort()

与 np.sort() 不同：

示例：原地排序

import numpy as np

arr=np.array([3, 2, 1])

arr.sort()

print(arr)

输出：

[1 2 3]

6、argsort()（获取排序索引）

在数据分析和机器学习中，argsort() 非常常用。

作用是：

返回 排序后元素对应的索引位置

示例

import numpy as np

arr=np.array([50, 20, 40, 10])

print(np.argsort(arr))

输出：

[3 1 2 0]

解释：

排序后的数组：

[10 20 40 50]

对应原数组索引：

10 -> index 3
20 -> index 1
40 -> index 2
50 -> index 0

7、根据索引排序数组

可以结合 argsort() 对数组进行排序。

arr=np.array([50, 20, 40, 10])

sorted_arr=arr[np.argsort(arr)]

print(sorted_arr)

输出：

[10 20 40 50]