Bài 17: Sort, Search & Counting – Numpy trong Python

Trang chủ » Training » Bài 17: Sort, Search & Counting – Numpy trong Python
23/02/2022 Training 41 viewed
Nhiều chức năng liên quan đến sắp xếp có sẵn trong NumPy. Các hàm sắp xếp này thực hiện các thuật toán sắp xếp khác nhau, mỗi thuật toán được đặc trưng bởi tốc độ thực thi, hiệu suất trong trường hợp xấu nhất, không gian hoạt động cần thiết và tính ổn định của các thuật toán. Bảng sau đây cho thấy sự so sánh của ba thuật toán sắp xếp.
Kind Speed Worst case Work space Stable
‘quicksort’ 1 O(n^2) 0 Không
‘mergesort’ 2 O(n*log(n)) ~n/2
‘heapsort’ 3 O(n*log(n)) 0 Không

1. numpy.sort() :

Hàm sort () trả về một bản sao đã được sắp xếp của mảng đầu vào
numpy.sort(a, axis, kind, order)
Trong đó :
  1. a : Mảng được sắp xếp
  2. axis : Trục dọc theo mảng sẽ được sắp xếp. Nếu không có, mảng sẽ được làm phẳng, sắp xếp trên trục cuối cùng
  3. kind : Mặc định là quicksort
  4. order : Nếu mảng chứa các trường, thứ tự các trường sẽ được sắp xếp
Ví dụ :
import numpy as np  
a = np.array([[3,7],[9,1]]) 

print 'Our array is:' 
print a 
print '\n'

print 'Applying sort() function:' 
print np.sort(a) 
print '\n' 
  
print 'Sort along axis 0:' 
print np.sort(a, axis = 0) 
print '\n'  

# Order parameter in sort function 
dt = np.dtype([('name', 'S10'),('age', int)]) 
a = np.array([("raju",21),("anil",25),("ravi", 17), ("amar",27)], dtype = dt) 

print 'Our array is:' 
print a 
print '\n'  

print 'Order by name:' 
print np.sort(a, order = 'name')
Kết quả :
Our array is:
[[3 7]
 [9 1]]

Applying sort() function:
[[3 7]
 [1 9]]

Sort along axis 0:
[[3 1]
 [9 7]]

Our array is:
[('raju', 21) ('anil', 25) ('ravi', 17) ('amar', 27)]

Order by name:
[('amar', 27) ('anil', 25) ('raju', 21) ('ravi', 17)]

2. numpy.argsort() :

Hàm numpy.argsort () thực hiện sắp xếp gián tiếp trên mảng đầu vào, dọc theo trục đã cho và sử dụng kiểu sắp xếp cụ thể để trả về mảng chỉ số dữ liệu. Mảng này được sử dụng để xây dựng mảng đã sắp xếp
Ví dụ :
import numpy as np 
x = np.array([3, 1, 2]) 

print 'Our array is:' 
print x 
print '\n'  

print 'Applying argsort() to x:' 
y = np.argsort(x) 
print y 
print '\n'  

print 'Reconstruct original array in sorted order:' 
print x[y] 
print '\n'  

print 'Reconstruct the original array using loop:' 
for i in y: 
   print x[i],
Kết quả :
Our array is:
[3 1 2]

Applying argsort() to x:
[1 2 0]

Reconstruct original array in sorted order:
[1 2 3]

Reconstruct the original array using loop:
1 2 3

3. numpy.lexsort()

hàm thực hiện sắp xếp gián tiếp bằng cách sử dụng một chuỗi khóa. Các khóa có thể được xem như một cột trong bảng tính. Hàm trả về một mảng chỉ số, sử dụng dữ liệu đã sắp xếp để lấy dữ liệu. Lưu ý rằng khóa cuối cùng sẽ là khóa chính
Ví dụ :
import numpy as np 

nm = ('raju','anil','ravi','amar') 
dv = ('f.y.', 's.y.', 's.y.', 'f.y.') 
ind = np.lexsort((dv,nm)) 

print 'Applying lexsort() function:' 
print ind 
print '\n'  

print 'Use this index to get sorted data:' 
print [nm[i] + ", " + dv[i] for i in ind]
Kết quả :
Applying lexsort() function:
[3 1 0 2]

Use this index to get sorted data:
['amar, f.y.', 'anil, s.y.', 'raju, f.y.', 'ravi, s.y.']
NumPy có một số hàm để tìm kiếm bên trong một mảng. Có sẵn các hàm tìm min, max cũng như các phần tử thỏa mãn một điều kiện nhất định.

4. numpy.argmax() and numpy.argmin()

Hai hàm này trả về chỉ số của các phần tử cực đại và cực tiểu tương ứng dọc theo trục đã cho.
Ví dụ :
import numpy as np 
a = np.array([[30,40,70],[80,20,10],[50,90,60]]) 

print 'Our array is:' 
print a 
print '\n' 

print 'Applying argmax() function:' 
print np.argmax(a) 
print '\n'  

print 'Index of maximum number in flattened array' 
print a.flatten() 
print '\n'  

print 'Array containing indices of maximum along axis 0:' 
maxindex = np.argmax(a, axis = 0) 
print maxindex 
print '\n'  

print 'Array containing indices of maximum along axis 1:' 
maxindex = np.argmax(a, axis = 1) 
print maxindex 
print '\n'  

print 'Applying argmin() function:' 
minindex = np.argmin(a) 
print minindex 
print '\n'  
   
print 'Flattened array:' 
print a.flatten()[minindex] 
print '\n'  

print 'Flattened array along axis 0:' 
minindex = np.argmin(a, axis = 0) 
print minindex
print '\n'

print 'Flattened array along axis 1:' 
minindex = np.argmin(a, axis = 1) 
print minindex
Kết quả :
Our array is:
[[30 40 70]
 [80 20 10]
 [50 90 60]]

Applying argmax() function:
7

Index of maximum number in flattened array
[30 40 70 80 20 10 50 90 60]

Array containing indices of maximum along axis 0:
[1 2 0]

Array containing indices of maximum along axis 1:
[2 0 1]

Applying argmin() function:
5

Flattened array:
10

Flattened array along axis 0:
[0 1 1]

Flattened array along axis 1:
[0 2 0]

5. numpy.nonzero() :

Hàm numpy.nonzero () trả về chỉ số của các phần tử khác 0 trong mảng đầu vào.
Ví dụ :
import numpy as np 
a = np.array([[30,40,0],[0,20,10],[50,0,60]]) 

print 'Our array is:' 
print a 
print '\n'  

print 'Applying nonzero() function:' 
print np.nonzero (a)
Kết quả :
Our array is:
[[30 40 0]
 [ 0 20 10]
 [50 0 60]]

Applying nonzero() function:
(array([0, 0, 1, 1, 2, 2]), array([0, 1, 1, 2, 0, 2]))

6. numpy.where()

Hàm where () trả về chỉ số của các phần tử trong mảng đầu vào thỏa mãn điều kiện đã cho.
Ví dụ :
import numpy as np 
x = np.arange(9.).reshape(3, 3) 

print 'Our array is:' 
print x  

print 'Indices of elements > 3' 
y = np.where(x > 3) 
print y  

print 'Use these indices to get elements satisfying the condition' 
print x[y]
Kết quả :
Our array is:
[[ 0. 1. 2.]
 [ 3. 4. 5.]
 [ 6. 7. 8.]]

Indices of elements > 3
(array([1, 1, 2, 2, 2]), array([1, 2, 0, 1, 2]))

Use these indices to get elements satisfying the condition
[ 4. 5. 6. 7. 8.]

7. numpy.extract()

Hàm extract () trả về các phần tử thỏa mãn bất kỳ điều kiện nào.
import numpy as np 
x = np.arange(9.).reshape(3, 3) 

print 'Our array is:' 
print x  

# define a condition 
condition = np.mod(x,2) == 0 

print 'Element-wise value of condition' 
print condition  

print 'Extract elements using condition' 
print np.extract(condition, x)
Kết quả :
Our array is:
[[ 0. 1. 2.]
 [ 3. 4. 5.]
 [ 6. 7. 8.]]

Element-wise value of condition
[[ True False True]
 [False True False]
 [ True False True]]

Extract elements using condition
[ 0. 2. 4. 6. 8.]
Chia sẻ:
Tags:
TOP HOME