Python NumPy实现数组排序与过滤示例分析讲解

什么是NumPy？

NumPy是Python中最重要和使用最广泛的科学计算库之一。它是开源的，具有丰富的函数和方法，可以用于数值计算、线性代数、随机模拟等领域。

如何实现数组排序？

排序是处理数据的一种常见的方法。NumPy提供了一些函数来实现数组排序。

sort()函数

sort()函数用于对数组进行排序。不会修改原始数组，而是返回一个排序后的新数组。默认情况下，sort()函数会按升序对数组进行排序。

import numpy as np

arr = np.array([3, 2, 0, 1, 4])
sorted_arr = np.sort(arr)

print(sorted_arr)  # [0 1 2 3 4]

argsort()函数

argsort()函数返回原始数组中各元素的索引值，以便对这些元素进行排序。它返回的是一个按顺序排列的索引数组。

import numpy as np

arr = np.array([3, 2, 0, 1, 4])
indices = arr.argsort()

print(indices)  # [2 3 1 0 4]

argsort()函数也可以用来对多个数组排序。举个例子：

import numpy as np

a = np.array([3, 2, 0, 1, 4])
b = np.array([12, 10, 9, 20, 16])
indices = np.argsort(a)

print(a[indices])  # [0 1 2 3 4]
print(b[indices])  # [ 9 20 10 12 16]

如何实现数组过滤？

数组过滤是一种对数组进行筛选的方法。NumPy提供了一些函数来实现数组过滤。

where()函数

where()函数用于返回符合给定条件的元素的索引。下面的示例显示了如何使用where()函数来返回大于3的元素的索引。

import numpy as np

arr = np.array([3, 2, 0, 1, 4])
idx = np.where(arr > 3)

print(idx)  # (array([4]),)

以上代码返回了一个包含一个元素的元组。元组中的第一个元素是一个数组，其中包含大于3的元素的索引。

Boolean Indexing

布尔索引是一种用于选择数组中符合给定条件的元素的方法。步骤如下：

1. 生成布尔数组，布尔数组中的元素代表相应位置上的元素是否符合给定条件。
2. 使用布尔数组进行索引，以获取符合条件的元素。

下面的示例显示了如何使用布尔索引来返回大于3的元素。

import numpy as np

arr = np.array([3, 2, 0, 1, 4])
mask = arr > 3
filtered_arr = arr[mask]

print(filtered_arr)  # [4]

示例说明

示例1：使用argsort()函数对二维数组排序

import numpy as np

arr = np.array([[3, 2], [0, 1]])
indices = arr.argsort()[:, ::-1]

print(indices)  # [[0 1] [1 0]]
print(arr[indices])  # [[3 2] [1 0]]

以上代码创建了一个二维数组，并使用argsort()函数对数组进行排序。sort()函数仅能对一维数组进行排序，而argsort()函数可以对多维数组进行排序。对于二维数组，我们可以在第二维上使用[:, ::-1]来实现。[::-1]是一个反向切片，用于反转二维数组的排列顺序。

示例2：使用Boolean Indexing筛选数组中的偶数

import numpy as np

arr = np.array([3, 8, 1, 2, 7, 0, 4, 6, 5])
mask = arr % 2 == 0
filtered_arr = arr[mask]

print(filtered_arr)  # [8 2 0 4 6]

以上代码创建了一个一维数组，并使用Boolean Indexing来筛选数组中的偶数。通过arr % 2 == 0生成一个布尔数组，其中元素为True表示相应位置上的数是偶数。使用布尔数组进行索引，以获取符合条件的元素。