ソート関数をPythonのNumPy配列に適用する方法について話し合いますか？

NumPyは、「数値」「Python」を指します。これは、多次元配列オブジェクトと、配列の処理に役立つ複数のメソッドを含むライブラリです。 NumPyは、アレイに対してさまざまな操作を実行するために使用できます。 SciPy、Matplotlibなどのパッケージと組み合わせて使用​​されます。 NumPy + Matplotlibは、MatLabの代替として理解できます。これはオープンソースパッケージであるため、誰でも使用できます。

NumPyパッケージに含まれる最も重要なオブジェクトは、「ndarray」と呼ばれるn次元配列です。同じタイプのアイテムのコレクションを定義します。 ndarray内のこれらの値には、インデックス付け（0ベースのインデックス）を使用してアクセスできます。 ndarray内のすべてのアイテムは、メモリ空間内の同じサイズのブロックを取ります。 ndarray内のすべての要素の型は、「dtype」関数を使用して見つけることができます。

ndarrayからのアイテムは、配列スライシングを使用して抽出できます。配列スカラー型のオブジェクトとして表されます。 NumPyにはさまざまな並べ替え機能があります。これらはさまざまな方法で実装でき、これらの各機能は、実行速度、最悪の場合のパフォーマンス、必要なメモリなどによって異なります。

NumPyの「sort」関数は、入力として渡される配列のソートされたコピーを返します。

numpy.sort(arr, axis, kind, order)

ここで、「arr」は並べ替える必要のある配列です。 「軸」とは、配列がソートされる軸を指します。 「種類」とは、並べ替えの種類を指し、デフォルト値はクイックソートです。配列に他のフィールドが含まれている場合、「順序」は並べ替えが必要なこれらのフィールドを指します。

NumPy配列にsort（）を適用する例を次に示します-

例

import numpy as np
my_arr = np.array([[3,56],[19,100]])
print("Original array is :")
print(my_arr)
print("The sort() function called")
print(np.sort(my_arr))
print("Sorting array along axis 0")
print(np.sort(my_arr, axis = 0))
dt = np.dtype([('Name', 'S6'),('Age', int)])
my_arr = np.array([("Will",20),("Jack",19),("Bob", 23)], dtype = dt)
print("Original array is :")
print(my_arr)
print("Array sorted by name ")
print(np.sort(my_arr, order = 'Name'))

出力

Original array is :
[[ 3 56]
[ 19 100]]
The sort() function called
[[ 3 56]
[ 19 100]]
Sorting array along axis 0
[[ 3 56]
[ 19 100]]
Original array is :
[(b'Will', 20) (b'Jack', 19) (b'Bob', 23)]
Array sorted by name
[(b'Bob', 23) (b'Jack', 19) (b'Will', 20)]

説明

• 必要なライブラリが環境にインポートされます。
• ndarrayが作成され、「sort」関数を使用して並べ替えられます。
• 出力が表示されます。
• ここでも、軸0に沿って並べ替えられ、出力がコンソールに表示されます。
• 名前と年齢で構成される別の配列が作成され、軸0に沿って並べ替えられます。
• 出力がコンソールに表示されます。