数组排序

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在 Python 中，对一个数组中的元素进行排序的方式有很多。例如，利用 Numpy 库中的函数，我们可以自己构造排序函数：

1. import numpy as np
   
2. 
   
3. def selection_sort(x):
   
4.     for i in range(len(x)):
   
5.         swap = i + np.argmin(x[i:])
   
6.         (x[i], x[swap]) = (x[swap], x[i])
   
7.     return x

复制代码

1. x = np.array([2, 1, 4, 3, 5])
   
2. selection_sort(x)

复制代码

可以看到，上面的函数很好地实现了我们想要的排序效果。类似的，我们也可以构造一个bogo排序函数来达到相同的目的：

1. def bogosort(x):
   
2.     while np.any(x[:-1] > x[1:]):
   
3.         np.random.shuffle(x)
   
4.     return x

复制代码

1. x = np.array([2, 1, 4, 3, 5])
   
2. bogosort(x)

复制代码

实际上，上面的两种方法都略显繁琐了，在 Numpy 中自带的函数 sort 可以轻而易举的帮助我们解决数组元素排序的问题：

1. x = np.array([2, 1, 4, 3, 5])
   
2. np.sort(x)

复制代码

除此之外，Python 其实内置了排序函数，如果我们仅是想单纯对某个序列的元素进行排序的话，甚至连 Numpy 库都不需要导入了：

1. x.sort()
   
2. print(x)

复制代码

Numpy 中的函数 argsort 则可以帮我们构建一个序号序列，用于锚定原数组元素排序后的位次：

1. x = np.array([2, 1, 4, 3, 5])
   
2. i = np.argsort(x)
   
3. print(i)

复制代码

1. x[i]

复制代码

对于多维数组，Numpy 中的函数 sort 可以帮助我们实现对于指定维度上元素的排序：

1. rand = np.random.RandomState(42)
   
2. X = rand.randint(0, 10, (4, 6))
   
3. print(X)

复制代码

1. # 对 X 的每一列进行排序
   
2. np.sort(X, axis=0)

复制代码

1. # 对 X 的每一行进行排序
   
2. np.sort(X, axis=1)

复制代码

以上内容转自数析学院，原文后续还有临近点连线等实际应用案例，感兴趣的同学可以去数析学院网站查看原文

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关键词：Selection Election shuffle random Select import 元素