函数说明
sort函数
sort函数能将数组中的数据从小到大进行排序
argsort函数
argsort函数会从小到大返回对应元素的索引值
一维数组
先构建一个一维数组 a（元素随机输入）
用sort函数进行排序，默认升序
需要降序排列的可以用下面方法
利用argsort函数则可以返回数组a中元素从小到大排列的索引值
二维数组
构建一个二维数组 t（元素随机输入）
使用sort函数进行排序，默认会分别将每一行的元素进行升序排序
也可以添加axis参数使其按列进行排序，默认 axis = 1，即按行排序；axis = 0 时，按列排序
拓展
where函数
where 函数类似Excel中
在Python的科学计算库NumPy中，数组的排序和搜索是常见的操作，这对于数据分析和处理至关重要。本篇学习笔记将详细介绍NumPy中的`sort`和`argsort`函数，以及拓展的`where`函数。
`sort`函数是NumPy提供的一种用于对数组进行排序的工具。它能够将数组中的数据从小到大排列。例如，我们可以创建一个一维数组`a`，然后调用`np.sort(a)`对其进行升序排序。如果需要降序排序，可以先使用Python内置的`sorted`函数并设置`reverse=True`，再将其转换回数组形式。例如：
```python
import numpy as np
a = np.array([4,5,2,8,22,1,6,9,8,4,7,18,12])
np.sort(a)
sorted_a_descending = np.array(sorted(a, reverse=True))
```
此外，`argsort`函数则有所不同，它并不改变原数组，而是返回数组元素从小到大的索引值。这在某些情况下非常有用，例如查找最小或最大的元素位置。使用`np.argsort(a)`即可得到索引值。
对于二维数组，`sort`函数同样适用。默认情况下，`sort(t)`会按行对二维数组`t`进行排序，如果想要按列排序，可以设置`axis=0`。例如：
```python
t = np.array([[3,4,2],[5,9,4],[6,3,2],[4,8,7]])
np.sort(t, axis=1) # 按行排序
np.sort(t, axis=0) # 按列排序
```
`argsort`在二维数组上也保持同样的行为，返回排序后的索引。
接下来，我们介绍`where`函数，它与Excel中的`IF`函数类似，可以进行条件判断。`np.where(condition, x, y)`会在`condition`为真的情况下返回`x`的值，否则返回`y`的值。例如，如果我们要在数组`t`中找到所有大于5的元素，可以写成`np.where(t > 5, t, 0)`，这将返回一个新数组，其中大于5的元素保持不变，其他元素置为0。
`where`函数也可以用于查找特定元素的索引。比如，要找到数组`t`中所有等于8的元素的索引，可以使用`np.where(t == 8)`。
`extract`函数是一个筛选功能，可以根据条件提取数组中满足条件的元素。如`np.extract(t >= 5, t)`将返回所有大于或等于5的元素组成的数组。
总结来说，`sort`和`argsort`是NumPy中用于数组排序的基础工具，而`where`函数则提供了基于条件的元素操作，它们共同构成了NumPy处理数组时的强大功能。通过熟练掌握这些函数，能够有效地对数据进行预处理和分析。在实际应用中，根据具体需求灵活运用这些函数，可以大大提高代码的效率和可读性。
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