python教程—列表概念、创建、添加元素
Python列表属于比较特殊的数据，本次我们探讨列表的概念以及如何对列表进行排序。对于其列表概念、创建、添加元素等均有比较详细的讲解，代码也进行优化和标亮突出，十分适合阅读。
在Python中列表类型数据排序往往我们都会用到，Python中的列表有些像其它语言中的数组，当然仅仅只是类似本质上还是有区别的。本文我们讲解一些Python中常见的一些排序函数、算法与方式。希望对正在学习Python和工作中用到这部分知识的小伙伴进行一个知识列表整理，对于大牛？您自己封装排序算法吧！别喷小睿就行……
一、Python内置排序函数
Sort()函数
sort()是Python列表的一个内置的排序方法，list.sort() 方法排序时直接修改原列表，返回None；
sort()方法语法：
list.sort(cmp=None, key=None, reverse=False)
参数说明：
cmp — 可选参数, 如果指定了该参数会使用该参数的方法进行排序。
key — 主要是用来进行比较的元素，只有一个参数，具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中，指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。
reverse — 排序规则，reverse = True 降序， reverse = False 升序（默认）。
Sorted()函数
Sorted()是Python内置的一个排序函数，它会从一个迭代器返回一个排好序的新列表。
sorted 语法：
sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False)
参数说明：
iterable — 可迭代对象。
cmp — 比较的函数，这个具有两个参数，参数的值都是从可迭代对象中取出，此函数必须遵守的规则为，大于则返回1，小于则返回-1，等于则返回0。
key — 主要是用来进行比较的元素，只有一个参数，具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中，指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。
reverse — 排序规则，reverse = True 降序 ， reverse = False 升序（默认）。
Sort()函数与Sorted()函数总结
相比于 sort()，sorted() 使用的范围更为广泛，但是如果不需要保留原列表，sort更有效一点。另外，sort() 只是列表的一个方法，只适用于列表，而sorted() 函数接受一切迭代器，返回新列表。
二、Python排序方法Sort()函数与Sorted()技巧使用
1.一维列表创建常见的方法有：
# 从控制台读取输入内容
s = input(‘Enter the numbers separated by spaces:’)
# 用split()函数提取字符串s中被空格分隔的条目并返回列表中的条目
items = s.split()
# 遍历items，然后将每个条目转换成数字创建列表
lst = [eval(x) for x in items]
当然，可以进一步简化成下面这样：1）排序基础
简单的升序排序是非常容易的。只需要调用sorted()方法。它返回一个新的list，新的list的元素基于小于运算符(__lt__)来排序。
>>> sorted([5, 2, 3, 1, 4])
[1, 2, 3, 4, 5]
你也可以使用list.sort()方法来排序，此时list本身将被修改。通常此方法不如sorted()方便，但是如果你不需要保留原来的list，此方法将更有效。
>>> a = [5, 2, 3, 1, 4]
>>> a.sort()
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5]
另一个不同就是list.sort()方法仅被定义在list中，相反地sorted()方法对所有的可迭代序列都有效。
>>> sorted({1: ‘D’, 2: ‘B’, 3: ‘B’, 4: ‘E’, 5: ‘A’})
[1, 2, 3, 4, 5]
2.key参数/函数
从python2.4开始，list.sort()和sorted()函数增加了key参数来指定一个函数，此函数将在每个元素比较前被调用。 例如通过key指定的函数来忽略字符串的大小写：
>>> sorted(“This is a test string from Andrew”.split(), key=str.lower)
[‘a’, ‘Andrew’, ‘from’, ‘is’, ‘string’, ‘test’, ‘This’]
key参数的值为一个函数，此函数只有一个参数且返回一个值用来进行比较。这个技术是快速的因为key指定的函数将准确地对每个元素调用。
更广泛的使用情况是用复杂对象的某些值来对复杂对象的序列排序，例如：
>>> student_tuples = [
(‘john’, ‘A’, 15),
(‘jane’, ‘B’, 12),
(‘dave’, ‘B’, 10),
]
>>> sorted(student_tuples, key=lambda student: student[2]) # sort by age
[(‘dave’, ‘B’, 10), (‘jane’, ‘B’, 12), (‘john’, ‘A’, 15)]
同样的技术对拥有命名属性的复杂对象也适用，例如：
>>> class Student:
def __init__(self, name, grade, age):
self.name = name
self.grade = grade
self.age = age
def __repr__(self):
return repr((self.name, self.grade, self.age))
>>> student_objects = [
Student(‘john’, ‘A’, 15),
Student(‘jane’, ‘B’, 12),
Student(‘dave’, ‘B’, 10),
]
>>> sorted(student_objects, key=lambda student: student.age) # sort by age
[(‘dave’, ‘B’, 10), (‘jane’, ‘B’, 12), (‘john’, ‘A’, 15)]
3.Operator 模块函数
上面的key参数的使用非常广泛，因此python提供了一些方便的函数来使得访问方法更加容易和快速。operator模块有itemgetter，attrgetter，从2.6开始还增加了methodcaller方法。使用这些方法，上面的操作将变得更加简洁和快速：
>>> from operator import itemgetter, attrgetter
>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(2))
[(‘dave’, ‘B’, 10), (‘jane’, ‘B’, 12), (‘john’, ‘A’, 15)]
>>> sorted(student_objects, key=attrgetter(‘age’))
[(‘dave’, ‘B’, 10), (‘jane’, ‘B’, 12), (‘john’, ‘A’, 15)]
operator模块还允许多级的排序，例如，先以grade，然后再以age来排序：
>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(1,2))
[(‘john’, ‘A’, 15), (‘dave’, ‘B’, 10), (‘jane’, ‘B’, 12)]
>>> sorted(student_objects, key=attrgetter(‘grade’, ‘age’))
[(‘john’, ‘A’, 15), (‘dave’, ‘B’, 10), (‘jane’, ‘B’, 12)]
4.升序和降序
list.sort()和sorted()都接受一个参数reverse（True or False）来表示升序或降序排序。例如对上面的student降序排序如下：
>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(2), reverse=True)
[(‘john’, ‘A’, 15), (‘jane’, ‘B’, 12), (‘dave’, ‘B’, 10)]
>>> sorted(student_objects, key=attrgetter(‘age’), reverse=True)
[(‘john’, ‘A’, 15), (‘jane’, ‘B’, 12), (‘dave’, ‘B’, 10)]
5.排序的稳定性和复杂排序
从python2.2开始，排序被保证为稳定的。意思是说多个元素如果有相同的key，则排序前后他们的先后顺序不变。
>>> data = [(‘red’, 1), (‘blue’, 1), (‘red’, 2), (‘blue’, 2)]
>>> sorted(data, key=itemgetter(0))
[(‘blue’, 1), (‘blue’, 2), (‘red’, 1), (‘red’, 2)]
注意在排序后’blue’的顺序被保持了，即’blue’, 1在’blue’, 2的前面。
更复杂地你可以构建多个步骤来进行更复杂的排序，例如对student数据先以grade降序排列，然后再以age升序排列。
>>> s = sorted(student_objects, key=attrgetter(‘age’)) # sort on secondary key
>>> sorted(s, key=attrgetter(‘grade’), reverse=True) # now sort on primary key, descending
[(‘dave’, ‘B’, 10), (‘jane’, ‘B’, 12), (‘john’, ‘A’, 15)]
6.numpy中数组矩阵的排序方法argsort()
argsort(a, axis=-1, kind=‘quicksort’, order=None)
Returns the indices that would sort an array.
从中可以看出argsort函数返回的是数组值从小到大的索引值
Examples
——–
One dimensional array:一维数组
>>> x = np.array([3, 1, 2])
>>> np.argsort(x)
array([1, 2, 0])
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]])
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])
items = input(‘Enter the numbers separated by spaces:’).split()
lst = [eval(x) for x in items]
其中第二句，在列表里用到了列表解析式，这是非常Pythonic的写法，酷炫！
如果您想进一步了解Python这个“如花似玉的美人”请继续看：
《云python教程—python是什么？》
《云python教程—列表概念、创建、添加元素》
《云python教程—excel排序python也能轻松应对》
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