python中选择排序法对数组进行升序排序_sort函数对字符串数组排序

python中选择排序法对数组进行升序排序_sort函数对字符串数组排序这三个排序方法应对日常工作基本够用先说一下三者的区别sort,sorted是用在list数据类型中的排序方法argsort是用在numpy数据类型中的排序方法(numpy里也有一个sort方法,下面会讲)sort和sorted的区别如下????先看两个简单的升序排序,分别使用sorted和sort方法#sortednum_list=[1,8,2,3,10,4,5]ordered_list=sorted(num_list)print

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。

Jetbrains全系列IDE使用 1年只要46元 售后保障 童叟无欺

这三个排序方法应对日常工作基本够用

先说一下三者的区别
sort, sorted 是用在 list 数据类型中的排序方法
argsort 是用在 numpy 数据类型中的排序方法( numpy 里也有一个 sort 方法,下面会讲)

sort 和 sorted 的区别如下?
先看两个简单的升序排序,分别使用 sorted 和 sort 方法

# sorted 
num_list = [1, 8, 2, 3, 10, 4, 5]
ordered_list = sorted(num_list)
print(ordered_list)    # [1, 2, 3, 4, 5, 8, 10]
# sort
num_list = [1, 8, 2, 3, 10, 4, 5]
num_list.sort()
print(num_list)    # [1, 2, 3, 4, 5, 8, 10]

可以看出 sorted 并没有修改原来的数组,而是将排序的结果作为参数传递给一个新的数组,而 sort 则在原数组上直接进行了排序
区别就是 sorted 需要一个变量接收排序结果,sort不用
建议使用 sorted,因为 sort 虽然代码更简洁,但是会修改原数组,这样不灵活,如果你有多个地方同时使用了这个数组,那么经过 sort 操作之后的数组就已经不是原来那个数组了,debug的时候很麻烦


说完了区别,来具体讲讲使用方法

1.升序排序

# sorted 升序排序
num_list = [1, 8, 2, 3, 10, 4, 5]
ordered_list = sorted(num_list)
print(ordered_list)    # [1, 2, 3, 4, 5, 8, 10]
# sort 升序排序
num_list = [1, 8, 2, 3, 10, 4, 5]
num_list.sort()
print(num_list)    # [1, 2, 3, 4, 5, 8, 10]

2.降序排序

# sorted 降序排序
num_list = [1, 8, 2, 3, 10, 4, 5]
ordered_list = sorted(num_list, reverse=True)
print(ordered_list)    # [1, 2, 3, 4, 5, 8, 10]
# sort 降序排序
num_list = [1, 8, 2, 3, 10, 4, 5]
num_list.sort(reverse=True)
print(num_list)    # [1, 2, 3, 4, 5, 8, 10]

3.如果不想要排序后的值,想要排序后的索引,可以这样做

num_list = [1, 8, 2, 3, 10, 4, 5]
ordered_list = sorted(range(len(num_list)), key=lambda k: num_list[k])
print(ordered_list)    # [0, 2, 3, 5, 6, 1, 4]

4.字符串类型排序

# 字符串类型排序
str_list = ['1', '8', '2', '3', '10', '4', '5']
ordered_list = sorted(str_list)
print(ordered_list)  # ['1', '10', '2', '3', '4', '5', '8']

str_list = ['A', 'D', 'B', 'N', 'C', 'R', 'V']
ordered_list = sorted(str_list)
print(ordered_list)  # ['A', 'B', 'C', 'D', 'N', 'R', 'V']

5.二维数组排序

book_list = [
    ['北大马克思主义研究', '9787509728529', 2011],
    ['人的解放', '9787215064003', 2014],
    ['西方经典悦读 资本论', '9787200092882', 2012],
    ['列宁的一生', '9787501319343', 2013],
]

# sorted 按出版年升序排序
ordered_list = sorted(book_list, key=lambda book: book[2])
print(ordered_list)    # [['北大马克思主义研究', '9787509728529', 2011], ['西方经典悦读 资本论', '9787200092882', 2012], ['列宁的一生', '9787501319343', 2013], ['人的解放', '9787215064003', 2014]]

# sort 按出版年降序排序
book_list.sort(key=lambda book: book[2], reverse=True)
print(book_list)    # [['人的解放', '9787215064003', 2014], ['列宁的一生', '9787501319343', 2013], ['西方经典悦读 资本论', '9787200092882', 2012], ['北大马克思主义研究', '9787509728529', 2011]]

6.二维数组获取排序后的索引

# sorted 获取排序后的索引
book_list = [
    ['北大马克思主义研究', '9787509728529', 2011],
    ['人的解放', '9787215064003', 2014],
    ['西方经典悦读 资本论', '9787200092882', 2012],
    ['列宁的一生', '9787501319343', 2013],
]
ordered_list = sorted(range(len(book_list)), key=lambda k: book_list[k][2])
print(ordered_list)  # [0, 2, 3, 1]

7.字典数组排序

book_list = [
    { 
   'name': '北大马克思主义研究', 'isbn': '9787509728529', 'publish_year': 2011},
    { 
   'name': '人的解放', 'isbn': '9787215064003', 'publish_year': 2014},
    { 
   'name': '西方经典悦读 资本论', 'isbn': '9787200092882', 'publish_year': 2012},
    { 
   'name': '列宁的一生', 'isbn': '9787501319343', 'publish_year': 2013},
]
# sorted 按出版年降序排序
ordered_list = sorted(book_list, key=lambda book: book['publish_year'], reverse=True)
print(ordered_list)    # [{'name': '人的解放', 'isbn': '9787215064003', 'publish_year': 2014}, {'name': '列宁的一生', 'isbn': '9787501319343', 'publish_year': 2013}, {'name': '西方经典悦读 资本论', 'isbn': '9787200092882', 'publish_year': 2012}, {'name': '北大马克思主义研究', 'isbn': '9787509728529', 'publish_year': 2011}]
# sort 按出版年升序排序
book_list.sort(key=lambda book: book['publish_year'])
print(book_list)    # [{'name': '北大马克思主义研究', 'isbn': '9787509728529', 'publish_year': 2011}, {'name': '西方经典悦读 资本论', 'isbn': '9787200092882', 'publish_year': 2012}, {'name': '列宁的一生', 'isbn': '9787501319343', 'publish_year': 2013}, {'name': '人的解放', 'isbn': '9787215064003', 'publish_year': 2014}]

8.字典数组获取排序后的索引

book_list = [
    { 
   'name': '北大马克思主义研究', 'isbn': '9787509728529', 'publish_year': 2011},
    { 
   'name': '人的解放', 'isbn': '9787215064003', 'publish_year': 2014},
    { 
   'name': '西方经典悦读 资本论', 'isbn': '9787200092882', 'publish_year': 2012},
    { 
   'name': '列宁的一生', 'isbn': '9787501319343', 'publish_year': 2013},
]
ordered_list = sorted(range(len(book_list)), key=lambda k: book_list[k]['publish_year'])
print(ordered_list)  # [0, 2, 3, 1]

9.对象排序

class Book(object):
    def __init__(self, name, isbn, publish_year):
        self.name = name
        self.isbn = isbn
        self.publish_year = publish_year
    def __repr__(self):
        return repr((self.name, self.isbn, self.publish_year))
book_list = [
    Book('北大马克思主义研究', '9787509728529', 2011),
    Book('人的解放', '9787215064003', 2014),
    Book('西方经典悦读 资本论', '9787200092882', 2012),
    Book('列宁的一生', '9787501319343', 2013),
]
# sorted 按出版年降序排序
ordered_list = sorted(book_list, key=lambda book: book.publish_year, reverse=True)
print(ordered_list)  # [('人的解放', '9787215064003', 2014), ('列宁的一生', '9787501319343', 2013), ('西方经典悦读 资本论', '9787200092882', 2012), ('北大马克思主义研究', '9787509728529', 2011)]
# sort 按出版年升序排序
book_list.sort(key=lambda book: book.publish_year)
print(book_list)  # [('北大马克思主义研究', '9787509728529', 2011), ('西方经典悦读 资本论', '9787200092882', 2012), ('列宁的一生', '9787501319343', 2013), ('人的解放', '9787215064003', 2014)]

10.对象排序获取排序后的索引

book_list = [
    Book('北大马克思主义研究', '9787509728529', 2011),
    Book('人的解放', '9787215064003', 2014),
    Book('西方经典悦读 资本论', '9787200092882', 2012),
    Book('列宁的一生', '9787501319343', 2013),
]
ordered_list = sorted(range(len(book_list)), key=lambda k: book_list[k].publish_year)
print(ordered_list)  # [0, 2, 3, 1]

11.一维数组排序【numpy】

numpy 只有 sort 没有 sorted,且 numpy 的 sort 方法 和 list 的 sorted 方法使用起来类似

import numpy as np

# 一维数组
num_list = np.array([1, 8, 2, 3, 10, 4, 5])
index_list = np.sort(num_list)
print(index_list)    # [ 1 2 3 4 5 8 10]

12.一维数组获取排序后的索引【numpy】

num_list = np.array([1, 8, 2, 3, 10, 4, 5])
index_list = np.argsort(num_list)
print(index_list)    # [0 2 3 5 6 1 4]

13.一维数组降序排序【numpy】

# # 降序排序
num_list = np.array([1, 8, 2, 3, 10, 4, 5])
index_list = np.argsort(-num_list)    # 加负号按降序排序
print(index_list)  # [4 1 6 5 3 2 0]

14.二维数组排序【numpy】

num_list = np.array([
    [1, 8, 2, 9],
    [8, 2, 4, 5],
    [2, 3, 7, 4],
    [1, 2, 3, 5]
])
ordered_list = np.sort(num_list, axis=0)    # axis=0 是按列排序
print(ordered_list)
# [[1 2 2 4]
# [1 2 3 5]
# [2 3 4 5]
# [8 8 7 9]]

ordered_list = np.sort(num_list, axis=1)     # axis=1 是按行排序
print(ordered_list)
# [[1 2 8 9]
# [2 4 5 8]
# [2 3 4 7]
# [1 2 3 5]]

15.二维数组获取排序后的索引【numpy】

num_list = np.array([
    [1, 8, 2, 9],
    [8, 2, 4, 5],
    [2, 3, 7, 4],
    [1, 2, 3, 5]
])
ordered_list = np.argsort(num_list, axis=0)   # axis=0 是按列排序
print(ordered_list)
# [[0 1 0 2]
# [3 3 3 1]
# [2 2 1 3]
# [1 0 2 0]]
ordered_list = np.argsort(num_list, axis=1)  # axis=1 是按行排序
print(ordered_list)
# [[0 2 1 3]
# [1 2 3 0]
# [0 1 3 2]
# [0 1 2 3]]
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/170320.html原文链接:https://javaforall.cn

【正版授权,激活自己账号】: Jetbrains全家桶Ide使用,1年售后保障,每天仅需1毛

【官方授权 正版激活】: 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...

(0)


相关推荐

  • 详解sigaction「建议收藏」

    详解sigaction「建议收藏」一、内核如何实现信号的捕捉如果信号的处理动作是用户自定义函数,在信号递达时就调用这个函数,这称为捕捉信号。由于信号处理函数的代码是在用户空间的,处理过程比较复杂,举例如下:1.用户程序注册了SIGQUIT信号的处理函数sighandler。2.当前正在执行main函数,这时发生中断或异常切换到内核态。3.在中断处理完毕后要返回用户态的main函数之前检查到有信号SIGQU

  • 在android项目中使用VLC

    在android项目中使用VLC

  • 2019最新的手机号码正则表达式

    2019最新的手机号码正则表达式2019最新的手机号码正则表达式看着我的手机号码验证又被测试给踢了回来,没办法自己只能写一个备用了。参考博客:https://blog.csdn.net/u010085362/article/details/80347225直接贴出我的正则:((\+?86)|(\(\+86\)))?((((13[4]{1})|(14[5-9]{1})|147|(15[4]{1})|166|(17\…

  • 茂名重力石化装备股份公司_恒力石化二期项目批复

    茂名重力石化装备股份公司_恒力石化二期项目批复目前来看,广东省已经拥有诸多国外化工巨头、大型民营炼化企业和不少国企的炼化项目,成为很多石化企业首选的项目落地基地。“石化业高质量发展看广东”,已经逐渐明朗。今年3月31日,广东省发展改革委官网公布《广东省2021年重点建设项目计划》。在2021年重点项目名单中,广东共安排省重点项目1395个,总投资达7.28万亿元,年度计划投资8000亿元。其中新开工项目有3个,总投资约267亿元,年度投资约60.5亿元,分别是恒力石化(惠州)PTA项目、东华能源(茂名)烷烃资源综合利用项目.

    2022年10月10日
  • win10 ipconfig flushdns 清除DNS缓存,修复上网问题

    win10 ipconfig flushdns 清除DNS缓存,修复上网问题win10ipconfigflushdns清除DNS缓存,修复上网问题
    一、使用ipconfig/flushdns命令刷新DNS解析缓存
    1、右键点击系统桌面左下角的【开始】,在开始的右键

  • return 补充部分

    return 补充部分

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。

关注全栈程序员社区公众号