11.1 排序函数概述#

在数据分析中，排序和去重是数据预处理的基本操作。NumPy 提供了高效的排序函数，下表列出了本节涉及的主要函数：

11.2 np.sort() 与 arr.sort()#

np.sort() 返回排序后的新数组，原数组保持不变；arr.sort() 是数组的方法，会原地修改原数组。

1
import numpy as np
2

3
np.random.seed(0)
4
arr = np.random.randint(1, 100, 20)
5
print(arr)

输出：

1
[45 48 65 68 68 10 84 22 37 88 71 89 89 13 59 66 40 88 47 89]

1
# np.sort() 返回新数组，原数组不变
2
print(np.sort(arr))
3
print(arr)  # 原数组不变

输出：

1
[10 13 22 37 40 45 47 48 59 65 66 68 68 71 84 88 88 89 89 89]
2
[45 48 65 68 68 10 84 22 37 88 71 89 89 13 59 66 40 88 47 89]

1
# arr.sort() 原地排序，修改原数组
2
arr.sort()
3
print(arr)  # 原数组已被修改

输出：

1
[10 13 22 37 40 45 47 48 59 65 66 68 68 71 84 88 88 89 89 89]

选择建议：

np.argsort() 不返回排序后的值，而是返回排序后各元素在原数组中的索引位置。这在需要按一个数组的顺序排列另一个数组时非常有用。

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np.random.seed(0)
2
arr = np.random.randint(1, 100, 20)
3
print(arr)
4
print(np.argsort(arr))

输出：

1
[45 48 65 68 68 10 84 22 37 88 71 89 89 13 59 66 40 88 47 89]
2
[ 5 13  7  8 16  0 18  1 14  2 15  3  4 10  6 17  9 11 12 19]

结果解读：

np.unique() 返回数组中去重并排序后的唯一值。

1
np.random.seed(0)
2
arr = np.random.randint(1, 100, 20)
3
print(arr)
4
print(np.unique(arr))

输出：

1
[45 48 65 68 68 10 84 22 37 88 71 89 89 13 59 66 40 88 47 89]
2
[10 13 22 37 40 45 47 48 59 65 66 68 71 84 88 89]

原始数组有 20 个元素，去重后剩下 16 个唯一值，且默认按升序排列。在数据分析中，np.unique() 常用于统计类别、去除重复样本等场景。

本节完成了以下内容：

下一节我们将对 NumPy 章节进行整体回顾与小结，梳理本章的核心知识点。