numpy 的排序

 import numpy as np

 # 1、快速排序
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 1、np.sort(),不改变原先值的顺序，但是在运行时占内存
 2、ndarry.sort()，改变原先值的顺序，不占用内存
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 # 不改变n1的顺序
 n1 = np.array([2, 5, 8, 156, 4, 9, 3])
 n2 = np.sort(n1)
 # print(n1, n2)
 '''
 [  2   5   8   4   9   3 156] [  2   3   4   5   8   9 156]
 '''
 # 改变n1的顺序
 n1.sort()
 # print(n1)
 '''
 [  2   3   4   5   8   9 156]
 '''
 # 2、部分排序
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 np.partition(a,k)。
 a：需要排列的值；
 k：为正时，我们想要得到最小的k个数，为负时，我们想要得到的最大的k个数。但是其余部分不进行排序，但是顺序有可能已经变化
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 n1 = np.array([1, 5, 8, 9, 42, 14, 154, 11454, 124, 1215, 3, 245, 7, 15])
 n3 = np.partition(n1, 4)
 print(n3)
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 [    1     3     5     7     8    14     9    15   124  1215 11454   245 42   154]

 '''
 n4 = np.partition(n1, -2)
 print(n4)
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 [    3     1     8     9     7    14     5    15    42   124   154   245   1215 11454]
 '''
 # 在排序的同时可以通过切片的方法，取出自己想要的排好序的数据，比如n5 为n1中最大的两个数，n6为n1中最小的4个数
 n5 = np.partition(n1,-2)[-2:]
 print(n5)
 n6 = np.partition(n1,4)[:4]
 print(n6)