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Python/Numpy 関数の使用方法の違い

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harechild

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Numpyで、ソート操作に関する関数が2種類ありますが、
ある定義済みのNumpy配列(arrとします)について

argsort()を使用する際は
arr.argsort()

sort()を使用する際は、
np.sort(arr)

と、記述方法に違いがあるのはなぜなのでしょうか。
この関数にはこの方法、と見分ける基準がありましたらご教示ください。

python 3.6.3
Numpy 1.13.1
Jupyter Notebook 5.0.0

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回答 2

checkベストアンサー

+5

argsortは並び替えたときのインデックスを返します。

sortは並べ替えた結果を返します。


np.argsort(a) == a.argsort()です。


a.sort()はaを並び替えたものをaに入れます。返り値はNoneです。
元のものは上書きされます。
メモリを節約できます。

np.sort(a)はaを並び替えたものを返り値として戻します。この際コピーがされます。
代入したいのであれば、a = np.sort(a)をする必要があります。
b = np.sort(a)とすればaに並び替える前のものがあります。


状況に応じて使ってください。

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  • 2018/01/10 14:44

    ご回答ありがとうございます。
    本当に数秒差ですが、こちらの回答が早かったのでベストアンサーとさせていただきます。

    キャンセル

  • 2018/01/10 14:57

    数分差ですよ(苦笑)
    私の方がごちゃごちゃしてわかりづらいので、mkgrei様がbaで当然です(^ ^;

    キャンセル

  • 2018/01/10 15:36

    ありがとうございます。
    内容は同じなので、興味を持ったことをきっかけになにかと得るものがあれば幸いです。

    ちなみにですが、numpy/core/fromnumeric.pyにnp.argsortとnp.sortの実装があります。
    こちらはPythonで実装されていて、第一引数に渡されたオブジェクトに実装された対応メソッドを呼びます。
    argsortの場合はそのままobject.argsortをコールしていて、
    sortの場合は先にコピーを作ってから、コピーに対してsortをコールします。
    ですので、コールが二回分多いです。
    またa=np.sort(a)でも一度はコピーがされるので、メモリ消費とコピーの時間がかかります。

    ここでお気づきかもしれません。
    object.argsortが実装されていることがnp.argsortが実行できる第一条件です。
    では実装されていないとどうなるのでしょうか。
    その場合まずnp.asarray(object)によってnp.arrayへのキャストが起こります。
    そして、キャストが成功すればnp.arrayとしてargsortメソッドが呼ばれます。
    リストを渡してもなんとかしてくれるのはこれによります。

    array.sortとarray.argsortはCで実装されています。
    元の配列が消えてもよいのならこちらの方が速いはずです。

    ただ、案外思いもよらないところで実は消えてはいけなかったりします。
    以下のコードでaの最初の4つの要素を取り出しておいてから、aを並べ替えてみます。
    すると、取り出したと思われた4つの要素がいつの間にかすり替わっています。
    想定外の振る舞いはこういったところから来たりします。

    import numpy as np
    a = np.random.rand(10)
    b = a[:4]
    print(b)
    a.sort()
    print(b)

    キャンセル

  • 2018/01/10 16:02

    なるほど、キャストが生じているんですね。クラスメソッドとか適当なことを書きました。すみません^_^;
    (helpをみるとselfがなかったので勘違いしてしまいました…@classmethodって書いてませんよね…)

    キャンセル

+3

np.argsort(arr)もできますし、arr.sort()もできますよ。

argsortの方はどちらの書き方でも処理に違いはないみたいですが(厳密な部分は違うのだろうか?)※、sortの方には違いがあります。

  • np.sort(arr) -> 返り値が並べ替えられた新しいオブジェクトになる。元の配列には変化なし。
  • arr.sort() -> 配列そのものの中身を並べ換える。返り値はNone

以下違いを示すコードです。

import numpy as np

arr_a = np.array([6,1,5,2,4,3])
arr_b = np.sort(arr_a)

print('np.sort(arr_a) :')
print('arr_a :',arr_a)
print('arr_b :',arr_b)

arr_a.sort()

print('\narr_a.sort() :')
print('arr_a :',arr_a)

実行結果

np.sort(arr_a) :
arr_a : [6 1 5 2 4 3]
arr_b : [1 2 3 4 5 6]

arr_a.sort() :
arr_a : [1 2 3 4 5 6]

 追記 ※の部分について

こういうときに「同じだけど違う」という言葉を使いたくなってしまいますね。(^ ^;

全く等価なのは、mkgrei様も挙げておられる、

arr.argsort()np.argsort(arr)

ですね。これらは全く同じです。というかarr.argsort()が内部的にはnp.argsort(arr)になる、と言った方がいいのでしょうか?

しかし、クラスメソッドであるnp.argsort()自体はnumpy.ndarrayオブジェクト以外の配列も引数に取ることができます。それが唯一の違いです。

print(np.argsort([6,1,5,2,4,3])) # => [1 3 5 4 2 0] このように普通のリストも引数にとれる
[6,1,5,2,4,3].argsort() # => AttributeError

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  • 2018/01/10 13:18

    ちなみに回答とは関係ないですが、`sort`の違いに関しては、組み込み関数、組み込み型では`sorted()`と`arr.sort()`の違いにあたります。

    キャンセル

  • 2018/01/10 14:43

    ご回答ありがとうございます。
    詳細な例がたくさんあり、今後に役立ちそうで嬉しいです。

    キャンセル

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