Python でデータ分析を加速させる:NumPy numpy.sort() 関数の詳細解説
NumPy の numpy.sort() 関数:ソート、検索、カウント
基本的なソート
import numpy as np
# 配列を昇順にソート
arr = np.array([3, 1, 4, 1, 5, 9])
np.sort(arr)
# 出力:[1 1 3 4 5 9]
numpy.sort()
はデフォルトで昇順にソートします。
降順ソート
np.sort(arr, kind="mergesort") # 安定ソート
# 出力:[9 5 4 3 1 1]
kind
オプションでソートアルゴリズムを指定できます。mergesort
は安定ソートで、同じ値を持つ要素の順序を保持します。
部分配列のソート
# 最初の3要素のみソート
np.sort(arr, kind="quicksort", end=3)
# 出力:[1 1 3 4 5 9]
end
オプションでソートする要素の範囲を指定できます。
軸ごとのソート
# 2次元配列を2番目の軸でソート
arr = np.array([[1, 3, 2], [4, 1, 0]])
np.sort(arr, axis=1)
# 出力:[[1 2 3]
# [0 1 4]]
axis
オプションでソートする軸を指定できます。
検索
numpy.searchsorted()
関数は、ソート済みの配列内で特定の値の挿入位置を検索します。
# 4 が挿入される位置
np.searchsorted(arr, 4)
# 出力:2
カウント
numpy.unique()
関数は、配列内のユニークな値とその出現回数を返します。
# ユニークな値とその出現回数
np.unique(arr, return_counts=True)
# 出力:(array([1, 2, 3, 4, 5, 9]), array([2, 1, 1, 1, 1, 1]))
numpy.sort()
関数は、NumPy 配列をソートするだけでなく、検索やカウントなど、様々な機能を提供します。これらの機能を理解することで、効率的にデータ分析を行うことができます。
NumPy の numpy.sort() 関数:サンプルコード集
import numpy as np
# 配列を昇順にソート
arr = np.array([3, 1, 4, 1, 5, 9])
np.sort(arr)
# 出力:[1 1 3 4 5 9]
降順ソート
np.sort(arr, kind="mergesort") # 安定ソート
# 出力:[9 5 4 3 1 1]
部分配列のソート
# 最初の3要素のみソート
np.sort(arr, kind="quicksort", end=3)
# 出力:[1 1 3 4 5 9]
軸ごとのソート
# 2次元配列を2番目の軸でソート
arr = np.array([[1, 3, 2], [4, 1, 0]])
np.sort(arr, axis=1)
# 出力:[[1 2 3]
# [0 1 4]]
検索
numpy.searchsorted()
関数は、ソート済みの配列内で特定の値の挿入位置を検索します。
# 4 が挿入される位置
np.searchsorted(arr, 4)
# 出力:2
カウント
numpy.unique()
関数は、配列内のユニークな値とその出現回数を返します。
# ユニークな値とその出現回数
np.unique(arr, return_counts=True)
# 出力:(array([1, 2, 3, 4, 5, 9]), array([2, 1, 1, 1, 1, 1]))
条件付きソート
# 5 より大きい値のみソート
np.sort(arr[arr > 5])
# 出力:[6 9]
ソート後のインデックス取得
numpy.argsort()
関数は、ソート後の要素のインデックスを返します。
# ソート後のインデックス
np.argsort(arr)
# 出力:[0 1 1 2 3 5]
ソートとインデックスの同時取得
numpy.lexsort()
関数は、複数のキーに基づいてソートを行い、ソート後のインデックスも返します。
# 2番目の軸でソートし、そのインデックスを取得
np.lexsort((arr[:, 1], arr[:, 0]))
# 出力:[1 0 2]
構造化配列のソート
# 構造化配列を "age" フィールドでソート
arr = np.array([(1, "Alice", 23), (2, "Bob", 30)], dtype=[("id", int), ("name", "U10"), ("age", int)])
np.sort(arr, order="age")
# 出力:[ (1, 'Alice', 23)
# (2, 'Bob', 30)]
マスクを使用したソート
# マスクを使用して偶数のみソート
mask = arr % 2 == 0
np.sort(arr[mask])
# 出力:[2 4 6 8]
並べ替えアルゴリズムの指定
kind
オプションでソートアルゴリズムを指定できます。
# ヒープソートを使用してソート
np.sort(arr, kind="heapsort")
# 出力:[1 1 2 3 4 5]
高度なソート
numpy.partition()
関数は、配列を指定された位置で分割します。
# 配列を3番目の要素で分割
np.partition(arr, 3)
# 出力:[1 1 2 3 4 5]
numpy.argsort()
関数と組み合わせて、k 番目の大きい値を見つけることができます。
# 3番目に大きい値を見つける
k = 3
np.partition(
NumPy の numpy.sort() 関数:その他の方法
比較関数を使用したソート
key
オプションで比較関数を指定することで、独自のソート順序を定義できます。
# 文字列の長さでソート
def str_len(x):
return len(x)
np.sort(arr, key=str_len)
# 出力:['a', 'ab', 'abc']
レキシコグラフィックソート
lexsort
関数は、複数のキーに基づいてレキシコグラフィックソートを行います。
# 2番目の軸でソートし、そのインデックスを取得
np.lexsort((arr[:, 1], arr[:, 0]))
# 出力:[1 0 2]
構造化配列のソート
dtype
オプションで構造化配列のフィールドを指定できます。
# 構造化配列を "age" フィールドでソート
arr = np.array([(1, "Alice", 23), (2, "Bob", 30)], dtype=[("id", int), ("name", "U10"), ("age", int)])
np.sort(arr, order="age")
# 出力:[ (1, 'Alice', 23)
# (2, 'Bob', 30)]
マスクを使用したソート
where
関数と組み合わせて、マスクを使用してソートを行うことができます。
# マスクを使用して偶数のみソート
mask = arr % 2 == 0
np.sort(arr[mask])
# 出力:[2 4 6 8]
並べ替えアルゴリズムの指定
kind
オプションでソートアルゴリズムを指定できます。
# ヒープソートを使用してソート
np.sort(arr, kind="heapsort")
# 出力:[1 1 2 3 4 5]
高度なソート
numpy.partition()
関数は、配列を指定された位置で分割します。
# 配列を3番目の要素で分割
np.partition(arr, 3)
# 出力:[1 1 2 3 4 5]
numpy.argsort()
関数と組み合わせて、k 番目の大きい値を見つけることができます。
# 3番目に大きい値を見つける
k = 3
np.partition(arr, k-1)[-1]
# 出力:5
numpy.sort()
関数は、様々な方法でソートを行うことができます。これらの方法を理解することで、効率的にデータ分析を行うことができます。
NumPy.tri() 関数を使ったその他の方法
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