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()]
简单地使用排序,使用您想要排序的列号。
a = np.array([1,1], [1,-1], [-1,1], [-1,-1]])
print (a)
a = a.tolist()
a = np.array(sorted(a, key=lambda a_entry: a_entry[0]))
print (a)
这里是另一个考虑所有列的解决方案(J.J的答案更紧凑的方式);
ar=np.array([[0, 0, 0, 1],
[1, 0, 1, 0],
[0, 1, 0, 0],
[1, 0, 0, 1],
[0, 0, 1, 0],
[1, 1, 0, 0]])
用lexsort排序,
ar[np.lexsort(([ar[:, i] for i in range(ar.shape[1]-1, -1, -1)]))]
输出:
array([[0, 0, 0, 1],
[0, 0, 1, 0],
[0, 1, 0, 0],
[1, 0, 0, 1],
[1, 0, 1, 0],
[1, 1, 0, 0]])
@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。
#用于按列1排序
indexofsort=np.argsort(dataset[:,0],axis=-1,kind='stable')
dataset = dataset[indexofsort,:]