numpy.ma.MaskedArray.sort#

method

ma.MaskedArray.sort(axis=-1, kind=None, order=None, endwith=True, fill_value=None, *, stable=False)[源代码]#

对数组进行原地排序

参数:
aarray_like

要排序的数组.

轴int, optional

排序所沿的轴.如果为 None,则在排序之前将数组展平.默认为 -1,表示沿最后一个轴排序.

kind{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’, ‘stable’}, optional

使用的排序算法.

orderlist, 可选

当 a 是一个结构化数组时,此参数指定首先,其次以及后续比较的字段.此列表不需要包含所有字段.

endwith{True, False}, 可选

缺失值(如果有)应被视为最大值 (True) 还是最小值 (False).当数组包含位于数据类型相同极值处未被掩盖的值时,这些值和被掩盖的值的顺序是未定义的.

fill_value标量或 None,可选

内部用于掩码值的值.如果 fill_value 不是 None,它将取代 endwith .

stablebool,可选

仅为了与 np.sort 兼容.忽略.

返回:
sorted_arrayndarray

与 a 具有相同类型和形状的数组.

参见

numpy.ndarray.sort

就地排序数组的方法.

argsort

间接排序.

lexsort

多个键上的间接稳定排序.

searchsorted

在已排序的数组中查找元素.

注释

有关不同排序算法的说明,请参见 sort .

示例

>>> import numpy as np
>>> a = np.ma.array([1, 2, 5, 4, 3],mask=[0, 1, 0, 1, 0])
>>> # Default
>>> a.sort()
>>> a
masked_array(data=[1, 3, 5, --, --],
             mask=[False, False, False,  True,  True],
       fill_value=999999)

>>> a = np.ma.array([1, 2, 5, 4, 3],mask=[0, 1, 0, 1, 0])
>>> # Put missing values in the front
>>> a.sort(endwith=False)
>>> a
masked_array(data=[--, --, 1, 3, 5],
             mask=[ True,  True, False, False, False],
       fill_value=999999)

>>> a = np.ma.array([1, 2, 5, 4, 3],mask=[0, 1, 0, 1, 0])
>>> # fill_value takes over endwith
>>> a.sort(endwith=False, fill_value=3)
>>> a
masked_array(data=[1, --, --, 3, 5],
             mask=[False,  True,  True, False, False],
       fill_value=999999)
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