学习笔记，这个笔记以例子为主。
开发工具：Spyder
排序
我们可以简单的，直接的对数组进行排序，并返回有序数组。
- 语法
有序数组 = np.msort(待排序数组)
- 例子
代码：
import numpy as np
num = np.array([1, 7, 3, 2, 9, 5, 3])
sorted_num = np.msort(num)
print('排序后数组:', sorted_num)
结果：
排序后数组: [1 2 3 3 5 7 9]
联合间接排序lexsort
联合间接排序支持为主序列进行排序，若存在主序列值相同，则利用次要序列1作为参考继续排序，以此类推，最终返回排序过后的有序索引数组。
- 语法
indices = numpy.lexsort((次要序列k,..., 次要序列1, 主序列))
- 例子1
先按照weight排序，再按照age排序，再按照id_num排序。(都是升序排序)
代码：
import numpy as np
names = np.array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'])
weight = [7, 4, 3, 5, 8, 3, 4]
age = [8, 7, 2, 3, 8, 3, 7]
id_num = list(range(1, 8))
index_num = np.lexsort((id_num, age, weight))
print(names[index_num])
结果：
['C' 'F' 'B' 'G' 'D' 'A' 'E']
- 例子2
先按照weight升序排序，再按照age升序排序，再按照id_num降序排序。
代码：
import numpy as np
names = np.array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'])
weight = [7, 4, 3, 5, 8, 3, 4]
age = [8, 7, 2, 3, 8, 3, 7]
id_num = np.array(list(range(1, 8)))
index_num = np.lexsort((-id_num, age, weight))
print(names[index_num])
备注：降序排列可以在数组前加-负号，但是要将数组转换成ndarray数组才能进行负号运算，普通列表则不能进行此运算。
结果：
['C' 'F' 'G' 'B' 'D' 'A' 'E']
复数数组排序sort_complex
按照实部的升序排列，对于实部相同的元素，参考虚部的升序，直接返回排序后的结果数组。
- 语法
numpy.sort_complex(复数数组)
- 例子
代码：
import numpy as np
num = np.array([2 + 3j, 1 + 2j, 5 + 1j,
8 - 2j, 8 + 1j, 2 + 1j])
sorted_num = np.sort_complex(num)
print(sorted_num)
结果：
[ 1.+2.j 2.+1.j 2.+3.j 5.+1.j 8.-2.j 8.+1.j]
插入排序searchsorted
若需要向有序数组中插入元素，使数组依然有序，numpy提供了searchsorted方法，返回待插入元素的可插入位置数组。
- 语法
indices = numpy.searchsorted(有序序列, 待插序列)
- 例子
代码：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 4, 5, 7])
b = np.array([3, 6])
c = np.searchsorted(a, b)
print(c)
d = np.insert(a, c, b)
print(d)
备注：numpy提供的insert方法，可向原数组的指定位置插入元素。比如，A为原数组，B为索引数组，C为待插入元素数组。 insert(A, B, C)为向A的B位置插入C数据。
结果：
[2 4]
[1 2 3 4 5 6 7]
