NumPyのsort関数で配列をソート(並び替え)する方法まとめ

np.sort関数は、NumPyの配列の要素をソートするために用意されている関数です。配列のソートはよく行う操作ですので、ここでわかりやすく解説したいと思います。

なお、NumPyには ndarray.sortメソッドも用意されています。これは使い方はnp.sort関数と同じです。しかし、np.sort関数は元の配列の要素をソートした新しい配列を作成しますが、ndarray.sortメソッドは元の配列そのものをソートするという違いがあります。

このページでは、np.sort関数をメインに解説していきますが、これを理解すれば、同時にndarray.sortメソッドもよく理解できます。

それでは始めましょう。

1. 書式

まずは書き方を確認しましょう。

np.sort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None)

ndarray.sort(axis=-1, kind='quicksort', order=None)

冒頭でも書きましたが、np.sort関数とndarray.sortメソッドは、オプション引数の使い方はまったく同じです。そのため、このページではnp.sort関数をメインに解説していきます。

ただし、np.sort関数は元の配列をソートした新しい配列を作成しますが、ndarray.sortメソッドは元の配列そのものをソートするという違いがありますので、この点はしっかり使い分けられるように覚えておきましょう。

Note

以下は、np.sort関数の中級者以上向けの解説です。ここは飛ばして、「2. サンプルコード」に移って頂いても全く問題ありません。

メモリスペースについて

最後の軸(axis=-1)以外のソートでは、この関数はデータの一時的なコピーを作成した上で、要素の並べ替えを行います。そのため、axis=-1 のソートは、他の次元軸に沿ったソートよりも早く、必要なメモリスペースも少なくなります。

複素数 nan値 nat値の並べ替えについて

複素数(complex型)の数値の並べ替え順は、辞書式の順序になります。つまり、基本的には実数部分によって並べ替えますが、実数部分が同値の場合は虚数部分によって並べ替えます。

配列にnan値がある場合は、nan は最後になります。Rを実数としたら、次のような順序になります。

Real: [R, nan]
Complex: [R+Rj, R+nanj, nan+Rj, nan+nan]

なお、NaT は NaN よりもさらに後ろに並べ替えられます。

ソートアルゴリズムについて

使用するソートアルゴリズムは、基本的にはデフォルトの ‘quicksort’ が高速です。

np.sort関数では、ソートアルゴリズムを選択することができますが、それぞれ平均速度・ワーストケースでのパフォーマンス・ワークスペースのサイズ・そして安定ソートかどうかが異なります。安定ソートとは、同値の値が複数ある時、ソート前と後でも位置関係を保持することを言います。

それぞれの違いを以下に載せておきます。

デフォルトの’quicksort’ はイントロソートです。これはクイックソートによる並べ替えがうまく進まなかった場合は、ヒープソートに切り替わるというものです。つまり最悪のケースでもO(n*log(n))になるということです。基本的には、デフォルトのままが高速です。

オプション引数で ‘mergesort’ を指定したとしても、配列のデータ型に応じて ‘mergesort’ と ‘timsort’ のどちらかが自動選択されます。

オプション引数で ‘stable’を指定すると、データ型に応じて、Timソートと基礎ソートのうち最適な安定ソートアルゴリズムを選択します。Timソートは、ver1.17以降に追加されたもので、既にソートされたデータや、ほぼソートされたデータに対して高性能です。ランダムなデータに対しては、マージソートとほとんど同じ性能です。データ型が整数(int型)の配列の場合、’mergesort’と’stable’を指定すると基礎ソートになります。基礎ソートは、O(n log n) ではなく O(n) です。

2. サンプルコード

それではサンプルコードを見ながら使い方を確認していきましょう。

1次元配列のソート

1次元配列のソートはとてもわかりやすいです。

# 1次元配列を作成
import numpy as np
rng = np.random.default_rng()
x = rng.integers(0, 10, (5, ))
x

array([7, 2, 8, 5, 2])

# ソート
np.sort(x)

array([2, 2, 5, 7, 8])

多次元配列のソート

多次元配列の場合、デフォルトでは、次元数に関わらず、「最後の次元軸」、つまり横方向にソートします。

次元軸について簡単におさらいしておきましょう。2次元配列と3次元配列を例にすると、それぞれ下図のように次元軸が存在します。

最も大きな次元軸を axis=0 として、番号がふられていきます。以下の画像を見るとわかりやすいでしょう。

このように配列をshape(m, n, k)で表した時の、最も左側の要素を「最初の軸」、最も右側の要素を「最後の軸」といいます。そのため、どれだけ次元数が増えたとしても「最後の軸」とは常に横方向の軸のことです。

しかし最初の軸 axis=0 がどの軸のことを指すかは、配列の次元数が増えるごとに変わります。

以上のことからnp.sort関数はデフォルトでは、対象とする配列の次元数に関わらず、常に横方向に並べ替えます。

以下は2次元配列の場合です。

# 2次元配列を作成
rng = np.random.default_rng()
x = rng.integers(0, 10, (3, 5))
x

array([[4, 0, 3, 3, 1],
       [1, 2, 7, 1, 0],
       [4, 3, 9, 8, 1]])

# デフォルトでは横方向にソート
np.sort(x)

array([[0, 1, 3, 3, 4],
       [0, 1, 1, 2, 7],
       [1, 3, 4, 8, 9]])

軸を指定してソート

オプション引数 axis= を指定すると、任意の次元軸でソートすることができます。

2次元配列の場合、axis=0 で縦方向にソートします。上の配列 x を縦方向にソートしてみましょう。

# 縦方向にソート
np.sort(x, axis=0)

array([[1, 0, 3, 1, 0],
       [4, 2, 7, 3, 1],
       [4, 3, 9, 8, 1]])

なお3次元配列の場合は、axis=0 で奥行き方向にソートし、axis=1 で縦方向にソートします。先ほどの画像を見ると、すぐに理解できると思います。

ソートアルゴリズムの指定

オプション引数の kind= では、ソートアルゴリズムを変更することができます。これに関しては、正確に理解しなければいけないというものではありません。

結論から言うと、ほとんどの場合はデフォルトのクイックソートが最も速く、たまに他のアルゴリズムが速い場合があるというぐらいです。デフォルトでは処理速度が遅いなと感じたら、他のアルゴリズムを試してみるというようにすると良いでしょう。

それぞれ簡潔に解説しておきます。

クイックソートは、ランダムなデータをソートする際には、通常、最も高速なソートアルゴリズムです。

クイックソートでは、まず、ランダムに適当な数（ピボット）を選びます。そして、ピボットより小さい数を前に、大きな数を後ろに移動させます。そして、そうやって2分割したデータを、それぞれソートします。

以下のアニメーションがクイックソートです。

wikimedia commons

マージソートは、追加のワークスペース（記憶作業領域）が必要ですが、クイックソートと比べると最悪計算量が少なく、安定ソートのアルゴリズムです。しかし、ランダムなデータをソートする際は、通常クイックソートの方が速いです。

マージソートでは、まずデータを分割し、分割したデータをソートし、別のデータと併合し、またソートするということを繰り返します。

以下のアニメーションがマージソートです。

By Swfung8

ヒープソートは、元のデータの並びがどのようなものであっても、計算量の変化が小さいソートアルゴリズムです。しかし平均的にはクイックソートよりも遅いです。

ヒープソートは、最初に二分ヒープ木を作り、最大値か最小値を取り出し、ソートリストに追加していくアルゴリズムです。

以下のアニメーションがヒープソートです。

wikimedia commons

オプション引数 kind= では、これらのソートアルゴリズムのうちどれかを指定することができます。デフォルトは’quicksort’です。

# ソートアルゴリズムの指定
np.sort(x, kind='mergesort')

array([[0, 1, 3, 3, 4],
       [0, 1, 1, 2, 7],
       [1, 3, 4, 8, 9]])

構造化配列のソート

対象となる配列が構造化配列（異なるデータ型をもつ配列）の場合は、オプション引数 order= で、どのデータを基準にソートするかを指定することができます。なお、構造化配列については『NumPyのdtype属性の一覧と参照・指定・変更方法』で解説しています。

まず、構造化配列を作成します。

import numpy as np
dtype = [('player', 'S6'), ('score', float), ('age', int)]
values = [('Taro', 95.8, 21), ('Jiro', 102.1, 19), ('Saburo', 83.5, 19)]
arr = np.array(values, dtype=dtype)
arr

array([(b'Taro',  95.8, 21), (b'Jiro', 102.1, 19), (b'Saburo',  83.5, 19)],
      dtype=[('player', 'S6'), ('score', '<f8'), ('age', '<i8')])

この構造化配列を、scoreを基準にソートした場合と ageを基準にソートした場合を以下のコードで示しています。

#  scoreを基準としてソートした
score = np.sort(arr, order='score')
print('score: \n', score)
#  ageを基準としてソート
age = np.sort(arr, order='age')
print('age: \n', age)

score: 
 [(b'Saburo',  83.5, 19) (b'Taro',  95.8, 21) (b'Jiro', 102.1, 19)]
age: 
 [(b'Jiro', 102.1, 19) (b'Saburo',  83.5, 19) (b'Taro',  95.8, 21)]

それぞれ、指定のデータを基準にソートされています。

なお、このデータではageが同じ19のplayerが2人存在します。ここからさらに以下のように書くと、まずageでソートし、ageが同一の場合はscoreでソートすることができます。

'''  ageでソートし同年齢の場合はscoreでソート  '''
age_score = np.sort(arr, order=['age', 'score'])
print(age_score)

[(b'Saburo',  83.5, 19) (b'Jiro', 102.1, 19) (b'Taro',  95.8, 21)]

3. まとめ

以上がnp.sort関数の使い方です。配列のソートはよく行う操作の一つですので、しっかりと使いこなせるようにしましょう。