1、排序:
字符串和列表，都使用sort函数,默认都为升序，若想为降序，使用reverse=True
####不改变列表的结构和内容,产生一个新的列表
a=[1,2,5,4]
sorted(a)

####改变列表的结构和内容
a.sort()
______________________________________________numpy_______________________________________
numpy数组的排序:(sort、argsort、lexsort、numpy.searchsorted、numpy.partition、)
默认都为升序,若需要降序，加上ascending=True
####不改变原数组结构内容，生成一个新的数组
a=np.array([[1,3,2,4],[5,8,7,6]])
numpy.sort(a, axis=1, kind='quicksort', order=None)
a：所需排序的数组
axis：数组排序时的基准，axis=0，按行排序；axis=1，按列排序
kind：数组排序时使用的方法，其中：
kind=′quicksort′  为快排；kind=′mergesort′为混排；kind=′heapsort′为堆排；
order：一个字符串或列表，可以设置按照某个属性进行排序

####改变数组的结构内容
a.sort(axis=0)

####按照指定的列进行排序
#第三列进行排序,注意：argsort返回的只是排好序后的行索引，不会改变原数组
a=a[a[:,2].argsort()]

#####numpy.lexsort：
a：所需排序的数组
axis：数组排序时的基准，axis=0，按行排列；axis=1，按列排列
kind ：数组排序时使用的方法，其中：
   kind='quicksort'为快排；kind= ′ mergesort ′为混排；kind='heapsort'为堆排；
order ：一个字符串或列表，可以设置按照某个属性进行排序
>>> a=[1,5,1,4,3,4,4]
>>> b=[9,4,0,4,0,2,1]
>>> np.lexsort((b,a))
# b在前，a在后，即是先按照a的元素进行比较
# 如a中的最小值为两个1，其索引分别为0,2，再计较b中相应索引上的值，即9,0
# 对应的最小应是：1,0，而其对应的索引为2，所以排序后返回的结果第一个值为索引2
# 下一个最小应是：1,9，而其对应的索引为0，所以排序后返回的结果第一个值为索引0
# 以此类推...
array([2, 0, 4, 6, 5, 3, 1], dtype=int64)
>>> np.lexsort((a,b))
# a在前，b在后，即是先按照b的元素进行比较
# 如b中的最小值为两个0，其索引分别为0,4，再计较a中相应索引上的值，即1,3
# 对应的最小应是：0,1，而其对应的索引为2，所以排序后返回的结果第一个值为索引2
# 下一个最小应是：0,3，而其对应的索引为4，所以排序后返回的结果第一个值为索引4
# 以此类推...
array([2, 4, 6, 5, 3, 1, 0], dtype=int64)
>>> c=[[1,5,1,4,3,4,4],[9,4,0,4,0,2,1]]
>>> c
[[1, 5, 1, 4, 3, 4, 4], [9, 4, 0, 4, 0, 2, 1]]
>>> np.lexsort(c)
# 此种情况与先b后a的情况一致
array([2, 4, 6, 5, 3, 1, 0], dtype=int64)

#######numpy.searchsorted
a：所需排序的数组
v：待查询索引的元素值
side ：查询索引时的方向,其中：
       kind= ′ left ′为从左至右；kind= ′ right ′ 为从右至左
sorder ：一个字符串或列表，可以设置按照某个属性进行排序

>>> list3=[1,2,3,4,5]
>>> np.searchsorted(list3,2)
1
# 如若要在list3中插入元素2，则应当将其插在原列表索引为1的地方，即是插在元素1的后面
>>> np.searchsorted(list3,[-5,7,4,9])
array([0, 5, 3, 5], dtype=int64)
# 如若要在list3中插入元素-5，则应当将其插在原列表索引为0的地方，即是插在元素1的前面
# 其他以此类推...

其中list3必须为顺序，当为乱序的时候，必须先排序:
np.searchsorted(list3, 4, sorder = numpy.argsort(list3))

#######numpy.partition
>>>list=[3,4,5,2,1]
>>>np.partition(list,3)
array([2, 1, 3, 4, 5])
# 以排序后的第3个数，即3进行分区，分区后的结果即是：
# 小于3的元素2,1位于3的前面，大于等于3的元素4,5位于3的后面

#####numpy.argpartition
返回数组的分区副本。
创建数组的副本，其元素重新排列，使得第k个位置的元素值位于排序数组中的位置。小于第k个元素的所有元素都在此元素之前移动，并且所有元素都等于或大于它。两个分区中元素的排序是未定义的。
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作者：wx_411180165
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/qq_24726509/article/details/83451047
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