데이터 분석/Python
[Numpy] sort, argsort
eunki
2021. 4. 23. 00:00
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1. sort (정렬)
1차원 오름차순 정렬: np.sort(arr)
1차원 내림차순 정렬: np.sort(arr)[::-1]
arr = np.array([1, 10, 5, 8, 2, 4, 3, 6, 8, 7, 9])
np.sort(arr) # array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8, 9, 10])
np.sort(arr)[::-1] # array([10, 9, 8, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1])
하지만, 이렇게 정렬된 값들은 유지되지 않는다.
값을 정렬된 상태로 저장하려면 정렬된 값을 다시 배열에 저장하거나, 배열 자체에 sort를 해주면 된다.
arr.sort()
arr # array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8, 9, 10])
2차원 열 정렬: np.sort(arr2d, axis=1)
2차원 행 정렬: np.sort(arr2d, axis=0)
arr2d = np.array([[5, 6, 7, 8], [4, 3, 2, 1], [10, 9, 12, 11]])
np.sort(arr2d, axis=1) # array([[5, 6, 7, 8], [1, 2, 3, 4], [9, 10, 11, 12]])
np.sort(arr2d, axis=0) # array([[4, 3, 2, 1], [5, 6, 7, 8], [10, 9, 12, 11]])
2. argsort
정렬된 값을 반환하는 것이 아니라 index를 반환한다.
2차원 열 정렬: np.argsort(arr2d, axis=1)
2차원 행 정렬: np.argsort(arr2d, axis=0)
arr2d = np.array([[5, 6, 7, 8], [4, 3, 2, 1], [10, 9, 12, 11]])
np.argsort(arr2d, axis=1) # array([[0, 1, 2, 3], [3, 2, 1, 0], [1, 0, 3, 2]])
np.argsort(arr2d, axis=0) # array([[1, 1, 1, 1], [0, 0, 0, 0], [2, 2, 2, 2]])
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