python numpy sort()和sorted()的区别

Python numpy.sort() 和 sorted() 的区别

简介

NumPy 和 Python 的内置函数提供了多种用于对数组或列表进行排序的函数。其中最常用的两个函数是 numpy.sort() 和 sorted(). 虽然这两个函数都可以对数据进行排序，但它们在功能和效率上有显著差异。本文将深入探讨 numpy.sort() 和 sorted() 之间的区别，以便您在自己的代码中做出明智的决定。

numpy.sort()

numpy.sort() 是 NumPy 库中用于对 NumPy 数组进行排序的函数。它采用一个一维或多维数组作为输入，并返回一个已排序的数组。numpy.sort() 有以下特点：

• 原位排序： numpy.sort() 对输入数组进行原位排序，这意味着它会修改输入数组的内容。
• 轴向排序： numpy.sort() 可以指定一个轴参数来沿该轴对多维数组进行排序。
• 排序类型： numpy.sort() 支持按升序和降序排序，并允许您指定排序键。
• 稳定性： numpy.sort() 是稳定的，这意味着它在相等元素的情况下保持它们的相对顺序。

sorted()

sorted() 是 Python 内置函数，用于对可迭代对象（如列表、元组或集合）进行排序。它返回一个已排序的新列表，而不修改原始对象。sorted() 有以下特点：

• 返回新列表： sorted() 返回一个已排序的新列表，而不修改原始对象。
• 轴向排序： sorted() 无法对多维数组进行轴向排序。
• 排序类型： sorted() 支持按升序和降序排序，并允许您指定排序键。
• 稳定性： sorted() 的稳定性取决于排序键，但一般情况下它不是稳定的。

性能比较

numpy.sort() 通常比 sorted() 更快，特别是对于大型数组。这是因为 NumPy 是一个经过高度优化的库，专门用于处理科学计算任务。另一方面，sorted() 是一个通用函数，适用于各种数据类型和结构。

内存占用

numpy.sort() 在排序过程中需要额外的内存，因为它在内部使用临时数组。另一方面，sorted() 在排序过程中不需要额外的内存，因为它不修改原始对象。

用例

建议使用 numpy.sort() 的情况：

• 当您需要对 NumPy 数组进行原位排序时。
• 当您需要对多维数组进行轴向排序时。
• 当您需要稳定的排序算法时。
• 当您需要高性能排序时。

建议使用 sorted() 的情况：

• 当您需要对非 NumPy 对象（如列表、元组或集合）进行排序时。
• 当您不需要原位排序时。
• 当您不需要稳定的排序算法时。
• 当您需要在排序过程中使用自定义排序键时。

结论

numpy.sort() 和 sorted() 都是对数据进行排序的有价值的函数。numpy.sort() 更快，适用于 NumPy 数组和需要轴向排序或稳定性的情况。sorted() 更通用，适用于非 NumPy 对象和不需要原位排序或稳定性的情况。通过理解这两个函数之间的差异，您可以根据您的特定需求做出明智的选择。

常见问答

1. 为什么 numpy.sort() 比 sorted() 更快？
   答：NumPy 经过高度优化，专门用于处理科学计算任务，而 sorted() 是一个通用函数，适用于各种数据类型和结构。
2. 我应该什么时候使用 sorted() 而不是 numpy.sort()？
   答：如果您不需要对 NumPy 数组进行排序，或者不需要原位排序、轴向排序或稳定性，那么 sorted() 将是更好的选择。
3. 我可以使用 sorted() 对多维数组进行排序吗？
   答：不可以。sorted() 不能对多维数组进行排序。
4. numpy.sort() 和 sorted() 都支持哪些排序类型？
   答：numpy.sort() 和 sorted() 都支持按升序和降序排序，并允许您指定排序键。
5. numpy.sort() 和 sorted() 都稳定吗？
   答：numpy.sort() 是稳定的，而 sorted() 的稳定性取决于排序键。