Función Numpy MaskedArray.argsort() | Python

En muchas circunstancias, los conjuntos de datos pueden estar incompletos o contaminados por la presencia de datos no válidos. Por ejemplo, es posible que un sensor no haya podido registrar un dato o haya registrado un valor no válido. El numpy.mamódulo proporciona una forma conveniente de abordar este problema mediante la introducción de arrays enmascaradas. Las arrays enmascaradas son arrays que pueden tener entradas faltantes o no válidas.
numpy.MaskedArray.argsort()La función devuelve un ndarray de índices que ordenan el arreglo a lo largo del eje especificado. Los valores enmascarados se rellenan de antemano en fill_value.

Sintaxis: numpy.MaskedArray.argsort(axis=None, kind='quicksort', order=None, endwith=True, fill_value=None)

Parámetros:
eje : [Ninguno, entero] Eje a lo largo del cual ordenar. Si es Ninguno, se utiliza el valor predeterminado, la array aplanada.
kind : [‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’] Algoritmo de clasificación. El valor predeterminado es ‘ordenación rápida’.
order: [lista, opcional] Cuando a es una array con campos definidos, este argumento especifica qué campos comparar primero, segundo, etc.
endwith: [Verdadero, Falso, opcional] Si los valores faltantes (si los hay) deben tratarse como valores más grandes (Verdadero) o los valores más pequeños (Falso) Cuando la array contiene valores no enmascarados en los mismos extremos del tipo de datos, el orden de estos valores y los valores enmascarados no están definidos.
valor_de_relleno:[ var, opcional] Valor utilizado para completar los valores enmascarados. Si es Ninguno, se utiliza en su lugar la salida de valor_relleno_mínimo(self._data).

Devuelve: [ndarray, int] Array de índices que ordenan a lo largo del eje especificado.

Código #1:

# Python program explaining
# numpy.MaskedArray.argsort() method 
  
# importing numpy as geek 
# and numpy.ma module as ma
import numpy as geek
import numpy.ma as ma
  
# creating input array 
in_arr = geek.array([4, 2, 3, -1, 5])
print ("Input array : ", in_arr)
  
# Now we are creating a masked array 
# by making third entry as invalid. 
mask_arr = ma.masked_array(in_arr, mask =[0, 0, 1, 0, 0])
print ("Masked array : ", mask_arr)
  
# applying MaskedArray.argsort methods to mask array
out_arr = mask_arr.argsort()
print ("output array of indices: ", out_arr)

Input array :  [ 4  2  3 -1  5]
Masked array :  [4 2 -- -1 5]
output array of indices:  [3 1 0 4 2]

Código #2:

# Python program explaining
# numpy.MaskedArray.argsort() method 
  
# importing numpy as geek 
# and numpy.ma module as ma
import numpy as geek
import numpy.ma as ma
  
# creating input array 
in_arr = geek.array([5, -5, 0, -10, 2])
print ("Input array : ", in_arr)
  
# Now we are creating a masked array 
# by making first third entry as invalid. 
mask_arr = ma.masked_array(in_arr, mask =[1, 0, 1, 0, 0])
print ("Masked array : ", mask_arr)
  
# applying MaskedArray.argminmethods to mask array
# and filling the masked location by 1
out_arr = mask_arr.argsort(fill_value = 1)
print ("output array of indices: ", out_arr)

Input array :  [  5  -5   0 -10   2]
Masked array :  [-- -5 -- -10 2]
output array of indices:  [3 1 0 2 4]