numpy.ma.MaskedArray.sort

方法

ma.MaskedArray。sort ( axis = -1 , kind = None , order = None , endwith = True , fill_value = None )

对数组进行就地排序

参数：

类似数组

待排序的数组。

轴int，可选

排序所沿的轴。如果没有，则在排序之前将数组展平。默认值为 -1，即沿最后一个轴排序。

kind {'quicksort', 'mergesort', 'heapsort', 'stable'}, 可选

使用的排序算法。

订单列表，可选

当a是结构化数组时，此参数指定首先比较哪些字段、第二个字段，依此类推。该列表不需要包含所有字段。

endwith {True, False}，可选

缺失值（如果有）是否应被视为最大值 (True) 还是最小值 (False) 当数组包含按数据类型的相同极端排序的未屏蔽值时，这些值和屏蔽值的顺序未定义。

fill_value标量或 None，可选

内部用于屏蔽值的值。如果fill_value不是 None，则它取代endwith。

返回：

排序数组ndarray

与具有相同类型和形状的数组。

也可以看看

numpy.ndarray.sort

就地对数组进行排序的方法。

argsort

间接排序。

lexsort

对多个键进行间接稳定排序。

searchsorted

查找已排序数组中的元素。

笔记

请参阅sort参考资料 中有关不同排序算法的注释。

例子

>>> 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)