numpy.ma.MaskedArray.sort#

方法

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

对数组进行原地排序

参数：:
a类似数组

要排序的数组。

axisint，可选

要排序的轴。如果为 None，则在排序之前将数组展平。默认值为 -1，沿最后一个轴排序。

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

使用的排序算法。

order列表，可选

当 a 是结构化数组时，此参数指定首先比较哪些字段，其次比较哪些字段，依此类推。此列表不必包含所有字段。

endwith{True, False}，可选

是否应将缺失值（如果有）视为最大值 (True) 或最小值 (False)。当数组包含在数据类型极端位置排序的未掩码值时，这些值和掩码值的排序顺序是不确定的。

fill_value标量或 None，可选

内部用于掩码值的 value。如果 fill_value 不是 None，则它会取代 endwith。

stable布尔值，可选

仅用于与 np.sort 兼容。忽略。

返回值：:
sorted_arrayndarray

与 a 类型和形状相同的数组。

另请参见

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

在排序后的数组中查找元素。

注意

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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