我如何排序一个NumPy数组的第n列?
例如,给定:
a = array([[9, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 0, 5]])
我想对a的行按第二列进行排序,得到:
array([[7, 0, 5],
[9, 2, 3],
[4, 5, 6]])
我如何排序一个NumPy数组的第n列?
例如,给定:
a = array([[9, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 0, 5]])
我想对a的行按第二列进行排序,得到:
array([[7, 0, 5],
[9, 2, 3],
[4, 5, 6]])
当前回答
这是一个老问题,但如果你需要将其推广到高于2维的数组,下面是可以很容易推广的解决方案:
np.einsum('ij->ij', a[a[:,1].argsort(),:])
对于二维来说,这是一个过度的处理,对于@steve的答案,一个[a[:,1].argsort()]就足够了,但是这个答案不能推广到更高的维度。你可以在这个问题中找到一个3D数组的例子。
输出:
[[7 0 5]
[9 2 3]
[4 5 6]]
其他回答
按a的第二列排序:
a[a[:, 1].argsort()]
感谢这篇文章:https://stackoverflow.com/a/5204280/13890678
我用结构化数组找到了一个更“通用”的答案。 我认为这种方法的一个优点是代码更容易阅读。
import numpy as np
a = np.array([[9, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 0, 5]])
struct_a = np.core.records.fromarrays(
a.transpose(), names="col1, col2, col3", formats="i8, i8, i8"
)
struct_a.sort(order="col2")
print(struct_a)
[(7, 0, 5) (9, 2, 3) (4, 5, 6)]
@steve的回答实际上是最优雅的方式。
关于“正确”的方法,请参阅numpy.ndarray.sort的order关键字参数
但是,您需要将数组视为带有字段的数组(结构化数组)。
如果你一开始没有用字段定义数组,那么“正确”的方式是非常丑陋的……
举个简单的例子,排序并返回一个副本:
In [1]: import numpy as np
In [2]: a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[0,0,1]])
In [3]: np.sort(a.view('i8,i8,i8'), order=['f1'], axis=0).view(np.int)
Out[3]:
array([[0, 0, 1],
[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
在适当的位置排序:
In [6]: a.view('i8,i8,i8').sort(order=['f1'], axis=0) #<-- returns None
In [7]: a
Out[7]:
array([[0, 0, 1],
[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
据我所知,史蒂夫的方法真的是最优雅的……
该方法的唯一优点是“order”参数是一个字段列表,用于排序搜索。例如,您可以通过order=['f1','f2','f0']按第二列排序,然后是第三列,然后是第一列。
这是一个老问题,但如果你需要将其推广到高于2维的数组,下面是可以很容易推广的解决方案:
np.einsum('ij->ij', a[a[:,1].argsort(),:])
对于二维来说,这是一个过度的处理,对于@steve的答案,一个[a[:,1].argsort()]就足够了,但是这个答案不能推广到更高的维度。你可以在这个问题中找到一个3D数组的例子。
输出:
[[7 0 5]
[9 2 3]
[4 5 6]]
正如Python文档wiki所建议的:
a = ([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [0, 0, 1]]);
a = sorted(a, key=lambda a_entry: a_entry[1])
print a
输出:
[[[0, 0, 1], [1, 2, 3], [4, 5, 6]]]