Tri des Tableaux
Le tri désigne l'organisation des éléments d'un tableau selon un certain ordre.
Cette opération est particulièrement utile, car la recherche dans un tableau trié est beaucoup plus rapide grâce à des algorithmes efficaces comme la recherche binaire, qui ne fonctionnent qu'avec des tableaux triés.
Fonction numpy.sort()
NumPy propose une fonction intégrée sort() pour trier les éléments par valeurs dans l'ordre croissant. La valeur de retour de cette fonction est un tableau NumPy trié. Sa syntaxe générale est la suivante : numpy.sort(a, axis=-1, kind=None, order=None), où :
adésigne un tableau ;axiscorrespond à l'axe le long duquel effectuer le tri (dernier axe (-1) par défaut) ;kindindique l'algorithme de tri à utiliser (quicksortpar défaut).
123import numpy as np array_1d = np.array([10, 2, 5, 1, 6, 5]) print(np.sort(array_1d))
Méthode ndarray.sort()
Comme mentionné précédemment, la fonction numpy.sort() retourne un tableau trié mais ne modifie pas le tableau original. Pour modifier le tableau, il faudrait écrire array = np.sort(array).
Cependant, NumPy propose une méthode .sort() en alternative, qui trie le tableau en place et ne retourne pas un nouveau tableau (elle retourne None, c'est-à-dire qu'elle ne retourne rien). Sa syntaxe est similaire à celle de la fonction sort().
Une fonction est un bloc de code autonome qui effectue une tâche spécifique et peut être appelée directement. Une méthode est une fonction associée à un objet et appelée sur cet objet à l'aide de l'opérateur ..
12345import numpy as np array_1d = np.array([10, 2, 5, 1, 6, 5]) # Calling the .sort() method array_1d.sort() print(array_1d)
Après l'appel de la méthode .sort(), array_1d a été trié en place et contient désormais les éléments triés par ordre croissant.
Tri des tableaux 1D par ordre décroissant
Il peut parfois être nécessaire de trier un tableau par ordre décroissant. Ni la méthode .sort() ni la fonction sort() ne prennent directement en charge cette fonctionnalité. Cependant, il est possible d'utiliser simplement le slicing avec un step égal à -1 sur un tableau trié :
12345import numpy as np array_1d = np.array([10, 2, 5, 1, 6, 5]) # Sorting array_1d in descending order array_1d = np.sort(array_1d)[::-1] print(array_1d)
Swipe to start coding
Vous gérez un ensemble de données de salaires d'employés stockés dans le tableau salaries.
- Trier les salaires par ordre décroissant en utilisant la fonction appropriée.
- Afficher les 3 salaires les plus élevés à l'aide d'une tranche et en spécifiant uniquement une valeur
endpositive.
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Fonction numpy.sort()
NumPy propose une fonction intégrée sort() pour trier les éléments par valeurs dans l'ordre croissant. La valeur de retour de cette fonction est un tableau NumPy trié. Sa syntaxe générale est la suivante : numpy.sort(a, axis=-1, kind=None, order=None), où :
adésigne un tableau ;axiscorrespond à l'axe le long duquel effectuer le tri (dernier axe (-1) par défaut) ;kindindique l'algorithme de tri à utiliser (quicksortpar défaut).
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Méthode ndarray.sort()
Comme mentionné précédemment, la fonction numpy.sort() retourne un tableau trié mais ne modifie pas le tableau original. Pour modifier le tableau, il faudrait écrire array = np.sort(array).
Cependant, NumPy propose une méthode .sort() en alternative, qui trie le tableau en place et ne retourne pas un nouveau tableau (elle retourne None, c'est-à-dire qu'elle ne retourne rien). Sa syntaxe est similaire à celle de la fonction sort().
Une fonction est un bloc de code autonome qui effectue une tâche spécifique et peut être appelée directement. Une méthode est une fonction associée à un objet et appelée sur cet objet à l'aide de l'opérateur ..
12345import numpy as np array_1d = np.array([10, 2, 5, 1, 6, 5]) # Calling the .sort() method array_1d.sort() print(array_1d)
Après l'appel de la méthode .sort(), array_1d a été trié en place et contient désormais les éléments triés par ordre croissant.
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Il peut parfois être nécessaire de trier un tableau par ordre décroissant. Ni la méthode .sort() ni la fonction sort() ne prennent directement en charge cette fonctionnalité. Cependant, il est possible d'utiliser simplement le slicing avec un step égal à -1 sur un tableau trié :
12345import numpy as np array_1d = np.array([10, 2, 5, 1, 6, 5]) # Sorting array_1d in descending order array_1d = np.sort(array_1d)[::-1] print(array_1d)
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