Fonction Python NumPy numpy.sort()
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Syntaxe de la fonction
numpy.sort() -
Exemples de codes :
numpy.sort() -
Exemples de codes :
numpy.sort()pour trier un tableau multidimensionnel -
Exemple de codes :
numpy.sort()pour trier un tableau multidimensionnel le long d’un axe spécifié -
Exemples de codes :
numpy.sort()pour trier différents types de tableaux
La fonction Python NumPy numpy.sort() trie un tableau à N dimensions de tout type de données. Par défaut, la fonction trie le tableau par ordre croissant.
Syntaxe de la fonction numpy.sort()
numpy.sort(a, axis=-1, kind=None, order=None)
Paramètres
a |
Il s’agit d’une structure de type tableau. C’est le tableau d’entrée à trier. |
axis |
C’est un nombre entier. Il représente l’axe le long duquel la fonction va trier le tableau. Sa valeur par défaut est -1, ce qui signifie que la fonction va trier le tableau le long du dernier axe, c’est-à-dire en ordre croissant. Si elle est None, la fonction convertira le tableau multidimensionnel en tableau unidimensionnel avant de le trier. Si la valeur par défaut est 0, la fonction triera le tableau le long du premier axe, c’est-à-dire par ordre décroissant. |
kind |
Il s’agit d’une chaîne de caractères. Elle représente le nom de l’algorithme de tri. Les noms d’algorithme de tri acceptés par cette fonction sont quicksort, mergesort, heapsort et stable. Pour en savoir plus sur les complexités temporelles de ces algorithmes de tri, cliquez sur ici. |
order |
Il s’agit d’une chaîne ou d’une liste de chaînes. Lorsque les champs d’un tableau sont définis, ce paramètre est utilisé pour spécifier le champ à comparer en premier lieu. |
Renvoie
Il retourne un tableau trié du même type et de la même forme que le tableau d’entrée.
Exemples de codes : numpy.sort()
Le paramètre a est obligatoire. Si nous exécutons cette fonction sur un tableau unidimensionnel, elle génère la sortie suivante.
import numpy as np
a = np.array(
[89, 34, 56, 87, 90, 23, 45, 12, 65, 78, 9, 34, 12, 11, 2, 65, 78, 82, 28, 78]
)
sorted_array = np.sort(a)
print("The sorted array is:")
print(sorted_array)
Production:
The sorted array is:
[2 9 11 12 12 23 28 34 34 45 56 65 65 78 78 78 82 87 89 90]
Elle a renvoyé un tableau trié par ordre croissant.
Exemples de codes : numpy.sort() pour trier un tableau multidimensionnel
Nous allons maintenant passer un tableau multidimensionnel.
import numpy as np
a = np.array([[11, 12, 5], [15, 6, 10], [10, 8, 12], [12, 15, 8], [34, 78, 90]])
sorted_array = np.sort(a)
print("The sorted array is:")
print(sorted_array)
Production:
The sorted array is:
[[ 5 11 12]
[ 6 10 15]
[ 8 10 12]
[ 8 12 15]
[34 78 90]]
La fonction a trié le tableau dans un ordre croissant, c’est-à-dire le long du dernier axe, comme valeur par défaut pour axis=-1.
Exemple de codes : numpy.sort() pour trier un tableau multidimensionnel le long d’un axe spécifié
Nous fixerons la valeur du paramètre axis à None.
import numpy as np
a = np.array([[11, 12, 5], [15, 6, 10], [10, 8, 12], [12, 15, 8], [34, 78, 90]])
sorted_array = np.sort(a, axis=None)
print("The sorted array is:")
print(sorted_array)
Production:
The sorted array is:
[5 6 8 8 10 10 11 12 12 12 15 15 34 78 90]
Notez que la fonction a d’abord converti le tableau en un tableau unidimensionnel, puis elle l’a trié.
Maintenant, nous allons trier notre tableau le long du premier axe.
import numpy as np
a = np.array([[11, 12, 5], [15, 6, 10], [10, 8, 12], [12, 15, 8]])
sorted_array = np.sort(a, axis=0)
print("The sorted array is:")
print(sorted_array)
Production:
The sorted array is:
[[10 6 5]
[11 8 8]
[12 12 10]
[15 15 12]]
La fonction a trié le tableau le long du premier axe, c’est-à-dire en ordre décroissant.
Exemples de codes : numpy.sort() pour trier différents types de tableaux
Nous pouvons utiliser cette fonction pour trier des tableaux de différents types de données comme un tableau de chaînes de caractères, un tableau booléen, etc.
import numpy as np
a = np.array([["z", "x"], ["b", "a"], ["g", "l"], ["k", "d"]])
sorted_array = np.sort(a)
print("The sorted array is:")
print(sorted_array)
Production:
The sorted array is:
[['x' 'z']
['a' 'b']
['g' 'l']
['d' 'k']]
Notez qu’il a trié le tableau par ordre alphabétique croissant. Maintenant, nous allons passer un tableau de valeurs booléennes.
import numpy as np
a = np.array([[True, False, True], [False, False, True], [False, True, True]])
sorted_array = np.sort(a)
print("The sorted array is:")
print(sorted_array)
Production:
The sorted array is:
[[False True True]
[False False True]
[False True True]]