排序 np 数组与 python 列表会产生不同的结果答案

【问题标题】：sorting np array vs python list yields different results排序 np 数组与 python 列表会产生不同的结果
【发布时间】：2018-01-23 03:15:42
【问题描述】：

我想做一点 numpy 的练习，所以我决定borrow some quicksort code 并把它改成使用 numpy。

这是原文：

def quicksort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]

    left = [x for x in arr if x < pivot]
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]

    return quicksort(left) + middle + quicksort(right)

print (quicksort([1,2,32,121,4,5,51]))

在这里我将其更改为使用 numpy 数组

def quicksort_np(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]

    left = arr[arr < pivot]
    middle = arr[arr == pivot]
    right = arr[arr > pivot]

    return quicksort_np(left) + middle + quicksort_np(right)

print (quicksort_np(np.array([1,2,32,121,4,5,51])))

运行原始版本，我得到正确的输出：

[1, 2, 4, 5, 32, 51, 121]

但是，运行 numpy 版本时，我得到一个 空列表：

[]

我不明白问题出在哪里。我认为这与新列表不是副本有关，所以我尝试在 quicksort_np 内的每个列表上调用 .copy()，但仍然得到相同的输出。

【问题讨论】：

将列表代码移植到numpy 不是学习numpy 的好方法。表面上的相似性可能会导致这样的错误，并且还会促进糟糕的numpy 风格。

标签： python arrays sorting numpy

【解决方案1】：

我认为错误在你的行中：

return quicksort_np(left) + middle + quicksort_np(right)

'+' 运算符是用于 python 列表的连接运算符，但用于 numpy 数组的 sum 运算符。

你可以通过np.concatenate来解决这个问题

【讨论】：

非常感谢。我想我必须小心我认为在 python 和 numpy 中常见的东西

【解决方案2】：

+ 运算符适用于 python 列表，但不适用于 numpy 数组。

改用np.hstack：

def quicksort_np(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]

    left = arr[arr < pivot]
    middle = arr[arr == pivot]
    right = arr[arr > pivot]

    return np.hstack((quicksort_np(left), middle, quicksort_np(right)))

【讨论】：