numpy.sort()
numpy.sort() は配列を受け取って、ソートされた配列の copy を返します(元の配列は変更されません)。
numpy.sort(array_like, axis=-1, kind='quicksort', order=None)
第 1 引数には配列に相当するオブジェクトを渡します。
疑似乱数で 1 次元配列を作ってソートしてみましょう。
# NUMPY_SORT # In[1] import numpy as np # 乱数シードを71に設定 np.random.seed(71) # 疑似乱数を使って配列を作成 # x = [8 9 9 3 2 1 7 2 4 1] x = np.random.randint(1, 10, 10) # 配列xをソート y = np.sort(x) print(y) # [1 1 2 2 3 4 7 8 9 9]
多次元配列の場合、axis を指定しなければ、最後の軸に沿ってソートします。たとえば、2 次元配列のときは行ごとにソートします。これは axis=1 を指定した場合と同じ結果となります。
# In[2] # 乱数のシードを11に設定 np.random.seed(11) # 疑似乱数を使って配列を作成 # x = [[1 2 8 2] # [8 3 9 1] # [1 5 3 2]] x = np.random.randint(1, 10, (3, 4)) # 配列をソート y = np.sort(x) print(y) # [[1 2 2 8] # [1 3 8 9] # [1 2 3 5]]
2 次元配列で axis=0 を指定すると列ごとにソートします。
サンプルコード A で作った配列xを axis=0 でソートしてみます。
# In[3] # 配列xを列ごとにソート y = np.sort(x, axis=0) print(y) # [[1 2 3 1] # [1 3 8 2] # [8 5 9 2]]
kind 引数はソートする方法を quicksort, mergesort, heapsort から選択します。デフォルトの quicksort は O[NlogN] の速さをもつアルゴリズムです。特別な理由がない限り、この引数を指定する必要はありません。
構造化配列 をソートする場合は、order 引数はフィールド名を指定することができます。以下のサンプルコードでは、定期試験のデータ(氏名と英語・数学・国語の点数)を構造化配列に収めて、数学の成績順にソートします。
# NUMPY_SORT_FIELD # In[1] import numpy as np # 複合データ型の定義 # U10 : 最大長10のUnicode文字列 # i1 : 1バイト整数(=np.int8) d = [('名前', 'U10'), ('英語', 'i1'), ('数学', 'i1'), ('国語', 'i1')] # 構造化配列を作成 score = np.zeros(3, dtype=d) # 構造化配列へのデータの書き込み score['名前'] = ['牛込友里', '滝野川小春', '比留間沙希'] score['英語'] = [72, 26, 81] score['数学'] = [69, 15, 78] score['国語'] = [92, 30, 83] # 数学の成績順(降順)に配列をソート x = np.sort(score, order='数学') # 数学の成績順に名前を表示 print(x['名前']) # ['滝野川小春' '牛込友里' '比留間沙希']
ndarray.sort()
コピーを作らずに配列自体をソートして変更する場合は ndarray.sort()メソッドを使います。
ndarray.sort(axis=-1, kind='quicksort', order=None)
使い方は np.sort() 関数と同じです。
# NUMPY_NDARRAY_SORT # In[1] import numpy as np # 乱数シードを19に設定 np.random.seed(19) # 疑似乱数を使って配列を作成 #[[6 3 9 4 5] # [3 9 7 3 6] # [2 7 3 8 8] # [1 8 8 5 6]] x = np.random.randint(1, 10, (4, 5)) # 列ごとにソート y = x.sort(axis=0) print(x) # [[1 3 3 3 5] # [2 7 7 4 6] # [3 8 8 5 6] # [6 9 9 8 8]]
numpy.argsort()
numpy.argsort() はソートされた要素のインデックスを返します。
numpy.argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None)
引数の指定方法は numpy.sort() と同じです。
# NUMPY_ARGSORT # In[1] import numpy as np # 乱数シードを20に設定 np.random.seed(20) # 疑似乱数を使って配列を作成 #[[4 5 7 8 3] # [1 7 9 6 4] # [1 7 7 1 6] # [8 6 3 7 4]] x = np.random.randint(1, 10, (4, 5)) # 行ごとにソートして要素のインデックスを表示 y = np.argsort(x) print(y) # [[4 0 1 2 3] # [0 4 3 1 2] # [0 3 4 1 2] # [2 4 1 3 0]]
コメント
numpy.sort( ) 関数の「axisを指定しなければ、最も次元の低い配列に沿ってソートします」という説明の中で、「最も次元の低い配列に沿って」という意味が分かりませんでした。
私が調べてよく見かけた「最後の軸に沿ってソートします」という意味と同じでしょうか。
申し訳ないです。「最後の軸」を何とかうまく説明しようとしたのですが、不正確な表現になってしまいました。配列の軸 (axis) は、ネストの浅いところから深いところに順序付けられています。2 次元配列を作成して具体的に説明します。
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# In[1]
import numpy as np
arr = [[10, 9, 8],
[ 7, 6, 5]]
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arr は 1 次元配列 [10 9 8], [7 6 5] を、それぞれひとかたまりのオブジェクトとして格納した配列と考えられます。つまり、
[10 9 8]
↓
[ 7 6 5]
の軸が axis=0 となります。そして、そこから一段階深い
[10 → 9 → 8]
[ 7 → 6 → 5]
の軸が axis=1 です。2 次元配列では、これがネスト最深部なので「最後の軸」とよびます。記事本文中ではこれを「最も次元の低い配列に沿ってソートします」と表現しましたが、「ネスト最深部をソートします」と書くべきでした(とはいえ、説明なしに書くと混乱するので、とりあえず普通に「最後の軸」と書き直しておきます)。デフォルトで arr をソートすると、「最後の軸」すなわち axis=1 に沿ってソートします。
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# In[2]
# デフォルト設定でソート
# np.sort(arr, axis=1)と同じ
arr_sort = np.sort(arr)
print(arr_sort)
# [[ 8 9 10]
[ 5 6 7]]
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axis=0 を指定すると、縦方向にソートされます。
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# In[3]
# axis=1に沿ってソート
arr_sort_0 = np.sort(arr, axis=0)
print(arr_sort_0)
# [[ 7 6 5]
[10 9 8]]
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3 次元配列でも同様にネストの浅いところから深いほうへ axis = 0, 1, 2 と順序付けられているので、ソートして試してみてください。
多次元配列はネスト構造になっていると最近分かったところに、「ネスト最深部をソートします」という説明はピッタリはまりました。
配列の軸 ( axis ) は、線形代数の記事でも言われていたテンソル由来のような気がします。
私が現在理解している、テンソルの階数、配列の次元数、軸の関係をまとめてみました。
要素 形式 階数 次元数 軸
a スカラー 0 0 なし
a _i ベクトル 1 1 i → axis 0
a _ij 行列 2 2 i → axis 0, j → axis 1
a_ijk テンソル 3 3 i → axis 0, j → axis 1, k → axis 2
2 次元配列で「axis=1 に沿ってソート」というのは、i ( 行 ) を固定してソートというように考えてもいいいかなと思ってます。
そうですね。NumPy の配列はテンソルの概念で設計された構造です。
実際、NumPy には tensordot() のようにテンソル積を演算する関数も用意されています。
「axis=1 に沿ってソート」を「a_ij の i を固定してソート」というのは、線形代数に慣れている人にとっては一番明確な説明だと思います。とはいえ、広範囲のプログラマー(あるいはプログラミング学習者)を読者層とする当サイトとしては、特定の数学知識を前提にした解説記事を書くわけにもいかず … このへんは悩みどころですね (^^;)
でも、こうやってコメント欄で深い内容を扱うといいですね。
私もすごく勉強になっています (^^)/