Question

奇数长度的数组（15）：

a = np.array([5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5])
np.argsort(a)

输出= [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14]

奇数长度数组（17）：

a = np.array([5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5])
np.argsort(a)

输出= [0 14 13 12 11 10 9 15 8 6 5 4 3 2 1 7 16]

奇数长度的数组（35）：

a = np.array([5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5])
np.argsort(a)

输出= [0 19 20 21 22 23 24 18 25 27 28 29 30 31 32 26 33 17 15 1 2 3 4 5 6 16 7 9 10 11 12 13 14 8 34]

偶数长度数组（16）：

a = np.array([5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5])
    np.argsort(a)

输出= [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15]

偶数长度数组（18）：

a = np.array([5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5])
print len(a)

输出= [0 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 16 17]

偶数长度数组（36）：

a = np.array([5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5])
np.argsort(a)

输出= [0 20 21 22 23 24 25 19 26 28 29 30 31 32 33 27 18 17 16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 34 35]

那么有人会解释我这个算法在数字相同的情况下是如何工作的吗？

Answer 1

argsort()使用可配置排序算法;您可以选择 quicksort ， mergesort 或 heapsort 。来自argsort documentation：

numpy.argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None)

[...]

善意： {'quicksort'，'mergesort'，'heapsort'}，可选
  排序算法。

默认值为quicksort，维基百科声明：

在高效的实现中，它不是一个稳定的排序，这意味着不保留相等排序项的相对顺序。

Numpy的实现很有效，并且它不保留相等值的相对顺序。

如果您需要稳定排序，请改用mergesort：

>>> a = np.array([5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5])
>>> np.argsort(a, kind='mergesort')
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
       17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33,
       34])

Heapsort也不稳定。

Numpy argsort行为为相同的数字

1 个答案: