numpy.ndarray.sort#

метод

ndarray.sort(ось=-1, kind=None, порядок=None, *, стабильный=None)#

Сортирует массив на месте. См. numpy.sort для полной документации.

Параметры:

осьint, необязательный: Ось, вдоль которой производится сортировка. По умолчанию -1, что означает сортировку по последней оси.
kind{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’, ‘stable’}, опционально: Алгоритм сортировки. По умолчанию используется 'quicksort'. Обратите внимание, что и 'stable', и 'mergesort' используют timsort под капотом, и фактическая реализация может варьироваться в зависимости от типа данных. Опция 'mergesort' сохранена для обратной совместимости.
порядокstr или список str, необязательно: Когда a является массивом с определенными полями, этот аргумент указывает, какие поля сравнивать первыми, вторыми и т.д. Одно поле может быть указано как строка, и не все поля должны быть указаны, но неуказанные поля все равно будут использоваться в порядке их появления в dtype для разрешения ничьих.
стабильныйbool, необязательно: Стабильность сортировки. Если True, возвращаемый массив сохранит относительный порядок a значения, которые сравниваются как равные. Если False или Noneэто не гарантируется. Внутренне этот параметр выбирает kind='stable'. По умолчанию: None.

Новое в версии 2.0.0.

Смотрите также

numpy.sort: Возвращает отсортированную копию массива.
numpy.argsort: Косвенная сортировка.
numpy.lexsort: Косвенная устойчивая сортировка по нескольким ключам.
numpy.searchsorted: Найти элементы в отсортированном массиве.
numpy.partition: Частичная сортировка.

Примечания

См. numpy.sort для примечаний о различных алгоритмах сортировки.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1,4], [3,1]])
>>> a.sort(axis=1)
>>> a
array([[1, 4],
       [1, 3]])
>>> a.sort(axis=0)
>>> a
array([[1, 3],
       [1, 4]])

Используйте порядок ключевое слово для указания поля, используемого при сортировке структурированного массива:

>>> a = np.array([('a', 2), ('c', 1)], dtype=[('x', 'S1'), ('y', int)])
>>> a.sort(order='y')
>>> a
array([(b'c', 1), (b'a', 2)],
      dtype=[('x', 'S1'), ('y', '