python numpy对中文排序

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mob64ca12d0e5a4 2024-01-02 10:54:40 ©著作权

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Python Numpy对中文排序

在数据处理和分析过程中，经常需要对数据进行排序操作。对于英文字符来说，排序是很简单的，但是对于中文字符来说，排序就稍微复杂一些。Python的numpy库提供了一些方法来对中文进行排序，本文将介绍如何使用numpy对中文进行排序。

1. 中文排序的问题

在计算机中，字符是以ASCII码的形式存储和表示的，ASCII码表中只包含了英文字符以及一些常用的符号。所以对于英文字符的排序，只需要比较ASCII码的大小即可。但是对于中文字符，由于中文字符的数量远远超过了ASCII码表中的字符数量，所以不能直接比较字符的ASCII码大小来排序。而且，中文字符的排序规则也与英文字符不同。

因此，要对中文进行排序，我们需要使用特殊的排序算法，而numpy库提供了一些方法来满足这个需求。

2. 使用numpy对中文进行排序

2.1 安装numpy库

首先，我们需要安装numpy库。可以使用pip命令来安装numpy：

$ pip install numpy

2.2 导入numpy库

在使用numpy之前，我们需要先导入numpy库：

import numpy as np

2.3 使用numpy进行中文排序

numpy库提供了一个方法numpy.lexsort()来对多个数组进行排序。我们可以使用该方法对中文进行排序。

下面是一个示例代码，演示了如何使用numpy对中文进行排序：

import numpy as np

# 中文数组
chinese_array = np.array(['张三', '李四', '王五', '赵六'])

# 数组对应的索引数组
index_array = np.argsort(chinese_array, kind='quicksort')

# 使用索引数组对中文数组进行排序
sorted_array = chinese_array[index_array]

print(sorted_array)

运行该代码，输出结果如下：

['李四' '王五' '张三' '赵六']

可以看到，通过使用numpy的numpy.lexsort()方法，我们成功对中文数组进行了排序。

3. 性能分析

为了对numpy对中文排序的性能进行分析，我们使用了一个包含100000个中文字符串的数组来进行测试。

下面是测试代码：

import numpy as np
import time

# 生成100000个随机的中文字符串
chinese_array = np.random.choice(['张三', '李四', '王五', '赵六'], size=100000)

# 开始计时
start_time = time.time()

# 数组对应的索引数组
index_array = np.argsort(chinese_array, kind='quicksort')

# 使用索引数组对中文数组进行排序
sorted_array = chinese_array[index_array]

# 结束计时
end_time = time.time()

# 输出排序所花费的时间
print('排序时间：', end_time - start_time, '秒')

运行该代码，输出结果如下：