numpy.ma.MaskedArray.sort#

方法

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

原地排序数组

参数:
aarray_like

要排序的数组。

axisint, optional

沿其排序的轴。如果为 None，则在排序前将数组展平。默认值为 -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, optional

当 a 是结构化数组时，此参数指定首先比较哪些字段，然后是第二个，依此类推。此列表不需要包含所有字段。

endwith{True, False}, optional

缺失值（如果有）是应被视为最大值（True）还是最小值（False）。当数组包含在数据类型相同极值处排序的未掩码值时，这些值和掩码值的排序是未定义的。

fill_valuescalar or None, optional

内部用于掩码值的值。如果 fill_value 不为 None，则它会覆盖 endwith。

stablebool, optional

仅用于与 np.sort 兼容。被忽略。

返回:
sorted_arrayndarray

与 a 具有相同类型和形状的数组。

另请参阅

numpy.ndarray.sort

原地排序数组的方法。

argsort

间接排序。

lexsort

对多个键进行间接稳定排序。

searchsorted

在已排序数组中查找元素。

注意

有关不同排序算法的注意事项，请参阅 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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