Ordenamiento de matrices NumPy con algoritmos

Introducción

La clasificación es un proceso en el que los elementos de una matriz se organizan en una secuencia ordenada según los criterios dados. En la biblioteca NumPy, hay varias funciones disponibles que realizan operaciones de clasificación basadas en diferentes algoritmos de clasificación, como el quicksort, el heapsort y el mergesort. En este laboratorio, aprenderemos a clasificar ndarrays en NumPy utilizando diferentes algoritmos de clasificación.

Consejos sobre la VM

Una vez finalizada la inicialización de la VM, haga clic en la esquina superior izquierda para cambiar a la pestaña Cuaderno y acceder a Jupyter Notebook para practicar.

A veces, es posible que tenga que esperar unos segundos a que Jupyter Notebook termine de cargarse. La validación de las operaciones no se puede automatizar debido a las limitaciones de Jupyter Notebook.

Si tiene problemas durante el aprendizaje, no dude en preguntar a Labby. Deje sus comentarios después de la sesión y lo resolveremos rápidamente para usted.

Skills Graph

Importar la biblioteca NumPy

En este paso, importaremos la biblioteca NumPy, que es necesaria para realizar las operaciones de clasificación.

import numpy as np

Ordenar según eje

En este paso, ordenaremos los elementos de una matriz según un eje particular. Para ordenar una matriz, usaremos la función sort() de NumPy.

a = np.array([[17, 15], [10, 25]])
arr1 = np.sort(a, axis = 0)
print("Ordenando según el primer eje : \n")
print(arr1)

Ordenar según el último eje

En este paso, ordenaremos una matriz según el último eje.

b = np.array([[1, 15], [20, 18]])
arr2 = np.sort(b, axis = -1)
print("\nOrdenando según el último eje : \n")
print(arr2)

Ordenar sin eje

En este paso, ordenaremos los elementos de una matriz sin eje, donde la matriz se aplana antes de la clasificación.

c = np.array([[12, 15], [10, 1]])
arr3 = np.sort(c, axis = None)
print("\nOrdenando sin eje : \n")
print(arr3)

Ordenar una matriz usando campos

En este paso, ordenaremos una matriz usando campos.

d = np.dtype([('name', 'S10'),('marks',int)])
arr = np.array([('Mukesh',200),('John',251)],dtype = d)
print("Ordenando datos ordenados por nombre")
print(np.sort(arr,order = 'name'))

Resumen

En este laboratorio, aprendimos sobre la clasificación en la biblioteca NumPy. También aprendimos sobre la función numpy.sort() y su sintaxis, parámetros y valores devueltos. Al usar diferentes parámetros de la función numpy.sort(), ordenamos los elementos de una matriz a lo largo de diferentes ejes y campos.