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。