numpy排序与集合运算用法示例
(编辑：jimmy 日期: 2024/11/20 浏览：3 次 )
这里有numpy数组的相关介绍https://www.jb51.net/article/130657.htm
排序
numpy与python列表内置的方法类似，也可通过sort方法进行排序。
用法如下：
In [1]: import numpy as np
In [2]: x = np.random.randn(9)
In [3]: x
Out[3]:
array([-0.4041504 , -0.42198556, 0.92807217, -2.66609196, 1.50915897,
0.38080873, 1.05325796, -1.16488798, 0.04062064])
In [4]: x.sort()
In [5]: x
Out[5]:
array([-2.66609196, -1.16488798, -0.42198556, -0.4041504 , 0.04062064,
0.38080873, 0.92807217, 1.05325796, 1.50915897])
可以发现上述的sort方法是直接对x进行了排序而并没有创建一个副本。
但是np.sort()这个顶级的方法，会返回一个副本：
In [6]: x = np.random.randn(6)
In [7]: x
Out[7]:
array([ 0.14240205, 0.48903869, 0.22528632, 1.31659382, 0.00352338,
0.95574862])
In [8]: np.sort(x)
Out[8]:
array([ 0.00352338, 0.14240205, 0.22528632, 0.48903869, 0.95574862,
1.31659382])
In [9]: x
Out[9]:
array([ 0.14240205, 0.48903869, 0.22528632, 1.31659382, 0.00352338,
0.95574862])
传入轴编号，可以实现在某一个轴向上进行排序。
In [34]: x = np.random.randn(5,4)
In [35]: x
Out[35]:
array([[-0.26646799, -0.40714749, -0.76788268, -0.25340467],
[ 0.70099086, -0.88716684, 0.13461279, 2.14412835],
[ 0.39718924, -0.14671297, -0.67821163, 1.85798273],
[-0.29389289, 0.0346094 , 0.25213133, 0.87105479],
[-0.10797243, 1.60188878, 0.67829493, 0.43291808]])
In [36]: s = x
In [37]: s.sort(0)#按列进行排序
In [38]: s
Out[38]:
array([[-0.29389289, -0.88716684, -0.76788268, -0.25340467],
[-0.26646799, -0.40714749, -0.67821163, 0.43291808],
[-0.10797243, -0.14671297, 0.13461279, 0.87105479],
[ 0.39718924, 0.0346094 , 0.25213133, 1.85798273],
[ 0.70099086, 1.60188878, 0.67829493, 2.14412835]])
In [39]: x
Out[39]:
array([[-0.29389289, -0.88716684, -0.76788268, -0.25340467],
[-0.26646799, -0.40714749, -0.67821163, 0.43291808],
[-0.10797243, -0.14671297, 0.13461279, 0.87105479],
[ 0.39718924, 0.0346094 , 0.25213133, 1.85798273],
[ 0.70099086, 1.60188878, 0.67829493, 2.14412835]])
In [40]: x = np.random.randn(5,4)
In [41]: x
Out[41]:
array([[ 0.82309157, -0.56413805, -0.1766557 , -0.31924962],
[-1.25606694, 2.63622922, 2.47481377, 0.27840961],
[ 0.63659583, 1.52779004, -0.90582752, 0.82325241],
[-1.52664294, -0.5285837 , -1.96380368, -0.44323125],
[ 1.94859294, 2.55676806, 1.53614848, -0.43366557]])
In [42]: x.sort(1)#按行进行排序
In [43]: x
Out[43]:
array([[-0.56413805, -0.31924962, -0.1766557 , 0.82309157],
[-1.25606694, 0.27840961, 2.47481377, 2.63622922],
[-0.90582752, 0.63659583, 0.82325241, 1.52779004],
[-1.96380368, -1.52664294, -0.5285837 , -0.44323125],
[-0.43366557, 1.53614848, 1.94859294, 2.55676806]])
在这儿，我试图将x赋值给s，结果发现对s排序后，x也变了，这说明，在内存中，实际上，s，x是指向同一组值得。
我也曾试图输入s.sort(2),结果出现了ValueError:axis(=2)outofbounds,这也就和前面的统计函数的axis参数是一致的。
那么也就是说，他的用法和axis一致。
利用排序，我们还能得到分位数（
分位数（英语：Quantile），亦称分位点，是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点，常用的有中位数（即二分位数）、四分位数、百分位数等。具体可自行搜索），从而得到特定位置的值。
In [44]: x = np.random.randn(500) In [45]: x.sort() In [46]: x[int(0.05 * len(x))] #5%分位数 Out[46]: -1.7657191623368329
还有很多没有深入了解，比如怎么降序排列，待续。
集合运算
unique(x)返回集合中的唯一值，并排序，其实也就是去除重复值。
In [1]: import numpy as np In [2]: str = np.array(['s','f','r','s','d','f','w','r']) In [3]: np.unique(str) Out[3]: array(['d', 'f', 'r', 's', 'w'], dtype='<U1') In [4]: i = np.array([2,2,2,2,1,1,3,4,5,4,3,5]) In [5]: np.unique(i) Out[5]: array([1, 2, 3, 4, 5])
intersect1d(x,y)返回集合A和B的交集，并排序
In [6]: k = np.arange(8) In [7]: np.intersect1d(i, k) Out[7]: array([1, 2, 3, 4, 5])
union1d(x,y)返回集合A和B的并集，并排序
In [8]: np.union1d(i,k) Out[8]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
in1d(x,y)返回一个A包含于B的布尔型数组
In [10]: np.in1d(k,i) Out[10]: array([False, True, True, True, True, True, False, False], dtype=bool)
setdiff1d(x,y)集合的差，包含于A但不包含于B,相当于A-（A∩B)
In [12]: np.setdiff1d(k,i) Out[12]: array([0, 6, 7])
setxor1d(x,y)存在于A中但不同时存在于B中，也就是对称差，说白了就是A和B交集之外的部分。
就是红色的部分。
In [13]: s = np.arange(4,12) In [14]: s Out[14]: array([ 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]) In [15]: np.setxor1d(s,k) Out[15]: array([ 0, 1, 2, 3, 8, 9, 10, 11])
总结
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