Einführung
Sortieren ist ein Prozess, bei dem die Elemente eines Arrays in einer geordneten Sequenz basierend auf den angegebenen Kriterien angeordnet werden. In der NumPy-Bibliothek stehen verschiedene Funktionen zur Verfügung, die Sortieroperationen auf der Grundlage unterschiedlicher Sortieralgorithmen wie Quicksort, Heapsort und Mergesort durchführen. In diesem Lab werden wir lernen, wie man ndarrays in NumPy mit verschiedenen Sortieralgorithmen sortiert.
VM-Tipps
Nachdem der VM-Start abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.
Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund von Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.
Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.
NumPy-Bibliothek importieren
In diesem Schritt werden wir die NumPy-Bibliothek importieren, die für die Sortieroperationen erforderlich ist.
import numpy as np
Sortieren entlang einer Achse
In diesem Schritt werden wir die Elemente eines Arrays entlang einer bestimmten Achse sortieren. Um ein Array zu sortieren, werden wir die sort()-Funktion von NumPy verwenden.
a = np.array([[17, 15], [10, 25]])
arr1 = np.sort(a, axis = 0)
print("Sorting Along first axis : \n")
print(arr1)
Sortieren entlang der letzten Achse
In diesem Schritt werden wir ein Array entlang der letzten Achse sortieren.
b = np.array([[1, 15], [20, 18]])
arr2 = np.sort(b, axis = -1)
print("\nSorting along last axis : \n")
print(arr2)
Sortieren entlang der None-Achse
In diesem Schritt werden wir die Elemente eines Arrays entlang keiner Achse sortieren, wobei das Array vor dem Sortieren abgeflacht wird.
c = np.array([[12, 15], [10, 1]])
arr3 = np.sort(c, axis = None)
print("\nSorting Along none axis : \n")
print(arr3)
Ein Array mithilfe von Feldern sortieren
In diesem Schritt werden wir ein Array mithilfe von Feldern sortieren.
d = np.dtype([('name', 'S10'),('marks',int)])
arr = np.array([('Mukesh',200),('John',251)],dtype = d)
print("Sorting data ordered by name")
print(np.sort(arr,order = 'name'))
Zusammenfassung
In diesem Lab haben wir das Sortieren in der NumPy-Bibliothek gelernt. Wir haben auch die numpy.sort()-Funktion sowie ihre Syntax, Parameter und zurückgegebenen Werte kennengelernt. Indem wir verschiedene Parameter der numpy.sort()-Funktion verwenden, haben wir die Elemente eines Arrays entlang unterschiedlicher Achsen und Felder sortiert.