การจัดลำดับองค์ประกอบข้อมูลในลำดับเฉพาะเป็นการดำเนินการที่จำเป็นบ่อยครั้ง ในการจัดเรียงองค์ประกอบในอาร์เรย์ python จะใช้ฟังก์ชันที่ชื่อ sorted() และ array.sort()
เรียงลำดับ(อาร์เรย์)
ฟังก์ชันนี้ส่งคืนอาร์เรย์ที่เรียงลำดับโดยไม่ต้องแก้ไขอาร์เรย์ดั้งเดิม
a = [9,5,3,1,12,6] b = sorted([9,5,3,1,12,6]) print "Sorted Array :\n", print (b) print "Original Array :\n", print (a)
การเรียกใช้โค้ดข้างต้นทำให้เราได้ผลลัพธ์ดังต่อไปนี้ -
Sorted Array : [1, 3, 5, 6, 9, 12] Original Array : [9, 5, 3, 1, 12, 6]
list.sort()
ฟังก์ชัน sort ส่งกลับอาร์เรย์ที่เรียงลำดับโดยทำการปรับเปลี่ยนแบบแทนที่อาร์เรย์ที่ให้มา ดังนั้นอาร์เรย์ดั้งเดิมจะได้รับการแก้ไขดังแสดงในตัวอย่างด้านล่าง
a = [9,5,3,1,12,6] print "Original Array :\n", print (a) print "Sorted Array :\n", a.sort() print (a)
การเรียกใช้โค้ดข้างต้นทำให้เราได้ผลลัพธ์ดังต่อไปนี้ -
Original Array : [9, 5, 3, 1, 12, 6] Sorted Array : [1, 3, 5, 6, 9, 12]
ดังนั้นฟังก์ชัน sorted() จึงช้ากว่า sort() เนื่องจากสร้างสำเนาของอาร์เรย์ดั้งเดิมแล้วแก้ไข
ต้องการการเรียงลำดับที่ซับซ้อนมากขึ้นโดยใช้ Numpy Numpy เป็นไลบรารี่หลามที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการประมวลผลข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ เนื่องจากมีคุณลักษณะขั้นสูงมากมาย เราจะเห็นทั้งวิธีการจัดเรียง python แท้และวิธีการจัดเรียง Numpy ในตัวอย่างด้านล่าง
numpy.argsort
ฟังก์ชันใน numpy นี้จะคืนค่าดัชนีของอาร์เรย์ที่จัดเรียงแล้ว แทนที่จะเป็นองค์ประกอบอาร์เรย์ ในตัวอย่างด้านล่าง เรานำอาร์เรย์มาพิมพ์องค์ประกอบพร้อมกับดัชนีสำหรับแต่ละองค์ประกอบ จากนั้นเราใช้ฟังก์ชัน argsort ซึ่งให้ดัชนีของอาร์เรย์ที่จัดเรียงเป็นผลลัพธ์ และผลลัพธ์ก็คืออาร์เรย์ด้วย
import numpy as np x = np.array([9,5,3,1,12,6]) print(x) #Print the positions of elements for i in range(len(x)): print "[",i,"]",x[i], print "\n" # Print the indices of sorted elements s = np.argsort(x) print(s)
การเรียกใช้โค้ดข้างต้นทำให้เราได้ผลลัพธ์ดังต่อไปนี้ -
[ 9 5 3 1 12 6] [ 0 ] 9 [ 1 ] 5 [ 2 ] 3 [ 3 ] 1 [ 4 ] 12 [ 5 ] 6 [3 2 1 5 0 4]
numpy.lexsort
ฟังก์ชันนี้ใช้สำหรับการเรียงลำดับโดยใช้คีย์การจัดเรียงหลายคีย์ที่เกี่ยวข้องกับอาร์เรย์มากกว่าหนึ่งชุด ตัวอย่างเช่น อันดับแรก เราจัดเรียงข้อมูลในคอลัมน์ A แล้วจึงจัดเรียงค่าในคอลัมน์ B ในตัวอย่างด้านล่าง เราจะนำอาร์เรย์สองชุดที่แทนคอลัมน์ A และคอลัมน์ B ไปใช้ ในการใช้ฟังก์ชัน lexsort() สำหรับการจัดเรียงตามคอลัมน์ A ก่อนแล้วจึงตามด้วยคอลัมน์ B เราได้ผลลัพธ์ของการเรียงลำดับเป็นอาร์เรย์ที่มีดัชนีขององค์ประกอบในคอลัมน์ A
import numpy as np colA = [2,5,1,8,1] # First column colB = [9,0,3,2,0] # Second column # Sort by ColA and then by colB sorted_index = np.lexsort((colB,colA)) print(sorted_index) #print the result showing the #column values as pairs print [(colA[i],colB[i]) for i in sorted_index]
การเรียกใช้โค้ดข้างต้นทำให้เราได้ผลลัพธ์ดังต่อไปนี้ -
[4 2 0 1 3] [(1, 0), (1, 3), (2, 9), (5, 0), (8, 2)]
ดังที่คุณเห็นค่าสองค่าต่ำสุดใน colA คือ 1 และ 1 ที่ตำแหน่งดัชนี 2 และ 4 แต่ผลลัพธ์จะแสดง 4 และ 2 เป็นลำดับจากน้อยไปมากตามค่าที่เกี่ยวข้องในคอลัมน์ B ซึ่งเท่ากับ 0 และ 3 จะถูกจัดเรียงเป็นอันดับแรกเช่นกัน 0 แล้ว 3 ทำให้ผลลัพธ์เป็น 4 และ 2
