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[摘要：Python中sort 战 sorted函数 一 、先容 sort函数是list列表中的函数，而 sorted能够对list或iterator举行排序 2、sort战sorted的比拟 1、用sort函数对列表排序时会影响列表自身，而sorted没有会 举例]

>>> list1 = [(‘david‘, 90), (‘mary‘,90), (‘sara‘,80),(‘lily‘,95)] >>> sorted(list1,cmp = lambda x,y: cmp(x[0],y[0])) [(‘david‘, 90), (‘lily‘, 95), (‘mary‘, 90), (‘sara‘, 80)] >>> sorted(list1,cmp = lambda x,y: cmp(x[1],y[1])) [(‘sara‘, 80), (‘david‘, 90), (‘mary‘, 90), (‘lily‘, 95)]

>>> sorted(list1,reverse = True) [(‘sara‘, 80), (‘mary‘, 90), (‘lily‘, 95), (‘david‘, 90)]

（4）用operator.itemgetter函数排序

argsort函数返回的是数组值从小到大的索引值

Examples
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One dimensional array:一维数组

>>> x = np.array([3, 1, 2])
>>> np.argsort(x)
array([1, 2, 0])#1,2,0 分别表示x中的index，即x[1],x[2],x[0]的顺序排序
从此返回值，可以将np.array按照此索引重新排序，例如：

sorting =np.argsort(t1)

sort_t2=t2[sorting]
Two-dimensional array:二维数组

>>> x = np.array([[0, 3], [2, 2]])
>>> x
array([[0, 3],
[2, 2]])

>>> np.argsort(x, axis=0) #按列排序
array([[0, 1],
[1, 0]])

>>> np.argsort(x, axis=1) #按行排序
array([[0, 1],
[0, 1]])

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例1：

>>> x = np.array([3, 1, 2])
>>> np.argsort(x) #按升序排列
array([1, 2, 0])
>>> np.argsort(-x) #按降序排列
array([0, 2, 1])

>>> x[np.argsort(x)] #通过索引值排序后的数组
array([1, 2, 3])
>>> x[np.argsort(-x)]
array([3, 2, 1])

另一种方式实现按降序排序：

>>> a = x[np.argsort(x)]
>>> a
array([1, 2, 3])
>>> a[::-1]
array([3, 2, 1])

python几个排序函数 sort sorted argsort

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原文地址：http://www.cnblogs.com/heshangaichirou/p/5398701.html