python笔记-排序函数

List排序

• sort()

val_list = [1, 7, 3, 9, 5, 6]
val_list.sort() # sort()没有返回值，在原列表上排序
val_list.sort(reverse=True) # 逆序

print(val_list)

使用sort()方法对list排序会修改list本身,不会返回新list，通常此方法不如sorted()方便，但是如果你不需要保留原来的list，此方法将更有效sort()。

• sorted()

num_list = [1, 7, 3, 9, 5, 6]
num_list_ = sorted(num_list) # sorted, list作为参数，返回排序后的list
num_list_revs = sorted(num_list, reverse=True) # 逆序

print(num_list_)
print(num_list_revs)

numpy

1.sort

numpy.sort(a, axis=1, kind=‘quicksort’, order=None)

• a ：所需排序的数组
• axis：数组排序时的基准，axis=0按行排列；axis=1按列排列
• kind：数组排序时使用的方法，其中：kind=′quicksort′为快排；kind=′mergesort′为混排；kind=′heapsort′为堆排；
• order：一个字符串或列表，可以设置按照某个属性进行排序

import numpy as np

nums = [3, 4, 2, 7, 1, 6]
nums = np.array(nums)
nums_sorted = np.sort(nums) # 从小到大排序
print(nums_sorted)

2.argsort

numpy.argsort(a, axis=1, kind=‘quicksort’, order=None)

• a ：所需排序的数组
• axis：数组排序时的基准，axis=0按行排列；axis=1按列排列
• kind：数组排序时使用的方法，其中：kind=′quicksort′为快排；kind=′mergesort′为混排；kind=′heapsort′为堆排；
• order：一个字符串或列表，可以设置按照某个属性进行排序

import numpy as np

nums = [3, 4, 2, 7, 1, 6]
nums = np.array(nums)
nums_sorted = np.sort(nums)
print(nums_sorted)

arg_sorted = np.argsort(nums)
print(arg_sorted)

numpy.argsort() 返回按值递增排序后的索引列表

argsort()的应用

矩阵特征分解后得到，特征值和特征向量，但是，我们不一定需要所有的特征，故可以选取特征值最大的几个特征和这些特征对应的特征向量。这样，我们只需要利用argsort()求出最大特征值的索引，有了索引就可以直接提取最大特征值和对应的最大特征向量。

def eig_top_k(mat, k):
        eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(mat)
        print(eig_vals)
        print(eig_vecs)
        sorted_indices = np.argsort(eig_vals) # 值从小到大排序，返回排序的索引
        return eig_vals[sorted_indices[:-k-1:-1]], eig_vecs[:,sorted_indices[:-k-1:-1]] # 复制最后一个到倒数第k个元素

nums = np.array([[1, 7, 9], [3, 6, 7], [4, 3, 5]])
eig_vals, eig_vecs = eig_top_k(nums, 2)
print(eig_vals)
print(eig_vecs)