极客笔记numpy数组排序及其结构化数组
在数据处理和分析过程中，数组排序是一个常见的需求。在NumPy中，我们可以使用np.sort()函数进行数组的排序操作。除了普通的数组排序外，有时我们还需要对数组的元素按照不同的条件进行排序，这时可以使用结构化数组来实现。
本文将详细介绍NumPy数组排序的方法以及如何使用结构化数组实现按条件排序的操作。
1. NumPy数组排序
在NumPy中，我们可以使用np.sort()函数对数组进行排序。该函数的基本语法如下：
import numpy as np
# 创建一个随机数组
arr = np.random.randint(1, 10, size=10)
print("Original Array:")
print(arr)
# 对数组进行排序
sorted_arr = np.sort(arr)
print("Sorted Array:")
print(sorted_arr)
运行以上代码，输出为：
Original Array:
[2 4 3 8 9 7 5 8 1 7]
Sorted Array:
[1 2 3 4 5 7 7 8 8 9]
除了普通的一维数组排序外，我们也可以对多维数组进行排序。在多维数组中，我们可以指定axis参数来控制沿着哪个轴进行排序。以下是一个对二维数组进行排序的示例：
# 创建一个随机二维数组
arr = np.random.randint(1, 10, size=(5, 3))
print("Original 2D Array:")
print(arr)
# 沿第一列对二维数组进行排序
sorted_arr = np.sort(arr, axis=0)
print("Sorted 2D Array:")
print(sorted_arr)
运行以上代码，输出为：
Original 2D Array:
[[3 5 7]
[9 5 1]
[2 1 2]
[5 2 7]
[4 5 2]]
Sorted 2D Array:
[[2 1 1]
[3 2 2]
[4 5 2]
[5 5 7]
[9 5 7]]
2. 结构化数组
结构化数组是NumPy中特有的一种数组类型，它允许我们在数组中存储多种类型的数据，并且可以按照其中的某些字段进行排序。
下面是一个创建结构化数组的示例：
# 定义结构化数据类型
dtypes = [('name', 'S10'), ('age', int)]
data = [('Alice', 25), ('Bob', 30), ('Cathy', 20), ('David', 35)]
# 创建结构化数组
arr = np.array(data, dtype=dtypes)
print("Structured Array:")
print(arr)
运行以上代码，输出为：
Structured Array:
[(b'Alice', 25) (b'Bob', 30) (b'Cathy', 20) (b'David', 35)]
我们可以使用np.sort()函数按照结构化数组中的某个字段进行排序。以下示例演示了如何按照年龄字段对结构化数组进行排序：
# 按照年龄字段对结构化数组进行排序
sorted_arr = np.sort(arr, order='age')
print("Sorted Structured Array by Age:")
print(sorted_arr)
运行以上代码，输出为：
Sorted Structured Array by Age:
[(b'Cathy', 20) (b'Alice', 25) (b'Bob', 30) (b'David', 35)]
除了使用np.sort()函数外，我们还可以使用np.argsort()函数返回排序后的索引位置，以及np.lexsort()函数按照多个条件进行排序。