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Python中的排序方法,如何让你的数据按照需求排列

一、排序方法概览

在Python中,有很多种方法可以实现排序,常见的方法包括基于列表的排序方法、内置的排序函数及Numpy库中的排序函数等等。

其中,基于列表的排序方法是最基础、也是最常用的排序方法,它提供了两种排序方式:升序排序和降序排序。


# 升序排序
a = [3, 1, 4, 5, 2]
a.sort() # a=[1, 2, 3, 4, 5]

# 降序排序
a = [3, 1, 4, 5, 2]
a.sort(reverse=True) # a=[5, 4, 3, 2, 1]

Python内置的排序函数是sorted(),它可以对可迭代对象进行排序,同时支持指定排序方式。


# 升序排序
a = [3, 1, 4, 5, 2]
sorted_a = sorted(a) # sorted_a=[1, 2, 3, 4, 5]

# 降序排序
a = [3, 1, 4, 5, 2]
sorted_a = sorted(a, reverse=True) # sorted_a=[5, 4, 3, 2, 1]

Numpy库中也提供了多种排序函数,比如对矩阵按行、列或全局进行排序的函数。在数据科学领域,特别是数据清洗和预处理环节,Numpy的排序函数经常得到应用。

二、自定义排序规则

在实际应用中,很多时候需要根据自定义的规则对数据进行排序。

在Python中,可以通过传入自定义的比较函数来实现自定义排序规则。


# 按照字符串长度排序
str_list = ['abc', 'a', 'ab', 'abcd']
str_list.sort(key=lambda x: len(x)) # str_list=['a', 'ab', 'abc', 'abcd']

# 按照字典顺序逆序排序
a = ['a', 'c', 'e', 'd', 'b']
a.sort(key=lambda x: ord(x), reverse=True) # a=['e', 'd', 'c', 'b', 'a']

在这个例子中,我们通过传入自定义的比较函数,对字符串列表按照字符串长度或者字典顺序进行了排序。

需要注意的是,自定义的比较函数必须接受一个参数,并返回一个可以进行比较的值;此外,在使用自定义排序函数时,也需要显式指定排序方式,包括升序和降序。

三、稳定排序和不稳定排序

在排序算法中,稳定排序指的是,如果两个元素的大小相等,在排序前后它们的相对位置不变。

而不稳定排序则指的是,如果两个元素的大小相等,在排序前后它们的相对位置可能会发生变化。

在Python中,sorted()函数实现的排序是稳定的,而列表的sort()方法实现的排序是不稳定的。


# 稳定排序
a = [(2, 'a'), (1, 'b'), (2, 'c'), (1, 'd')]
sorted_a = sorted(a, key=lambda x: x[0]) # sorted_a=[(1, 'b'), (1, 'd'), (2, 'a'), (2, 'c')]

# 不稳定排序
a = [2, 3, 1, 4, 3]
a.sort() # a=[1, 2, 3, 3, 4]

在这个例子中,我们对一个元组列表和一个整数列表进行了排序,可以看出,sorted()函数实现的排序是稳定的,而列表的sort()方法实现的排序是不稳定的。

四、numpy.sort、numpy.argsort和numpy.lexsort

除了上述介绍的基于列表的排序方法和内置的排序函数外,NumPy库中还提供了一些排序函数,它们包括numpy.sort()、numpy.argsort()、numpy.lexsort()等函数。

numpy.sort()函数实现了一个快速排序算法,可以对数组进行排序。


import numpy as np

a = np.array([3, 1, 4, 5, 2])
sorted_a = np.sort(a)
print(sorted_a) # [1 2 3 4 5]

numpy.argsort()函数用来获取排序数组中元素的索引值。


import numpy as np

a = np.array([3, 1, 4, 5, 2])
sorted_index = np.argsort(a)
print(sorted_index) # [1 4 0 2 3]

numpy.lexsort()函数是按照字典序列排序多个序列,返回一个可用于排序的索引数组。


import numpy as np

a = np.array(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
b = np.array([3, 1, 4, 5, 2])
c = np.array([5, 4, 3, 2, 1])

sorted_index = np.lexsort((a, b, c))
print(sorted_index) # [1 0 2 4 3]

五、总结

本文介绍了Python中的排序方法,包括基于列表的排序方法、内置的排序函数、Numpy库中的排序函数,以及稳定排序和不稳定排序等内容。此外,还介绍了通过自定义排序规则和使用NumPy库实现高级排序等内容。希望本文能够帮助大家更好地掌握Python中的排序技巧。