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
import numpy as np
a=np.array([[21,20,19,18,17],[16,15,14,13,12],[11,10,9,8,7],[6,5,4,3,2]])
y=np.argsort(a[:,2],kind='mergesort')# a[:,2]=[19,14,9,4]
a=a[y]
print(a)
期望的输出是[[6、5、4、3、2],[11、10、9、8、7]、[12]16日,15日,14日,13日,[17]19日21日20日,18日)
请注意,argsort(numArray)返回numArray的索引,因为它应该以排序的方式排列。
例子
x=np.array([8,1,5])
z=np.argsort(x) #[1,3,0] are the **indices of the predicted sorted array**
print(x[z]) #boolean indexing which sorts the array on basis of indices saved in z
答案是[1,5,8]
其他回答
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]]]
如果有人想在程序的关键部分使用排序,这里是不同方案的性能比较:
import numpy as np
table = np.random.rand(5000, 10)
%timeit table.view('f8,f8,f8,f8,f8,f8,f8,f8,f8,f8').sort(order=['f9'], axis=0)
1000 loops, best of 3: 1.88 ms per loop
%timeit table[table[:,9].argsort()]
10000 loops, best of 3: 180 µs per loop
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(table)
%timeit df.sort_values(9, ascending=True)
1000 loops, best of 3: 400 µs per loop
所以,看起来使用argsort进行索引是目前为止最快的方法…
import numpy as np
a=np.array([[21,20,19,18,17],[16,15,14,13,12],[11,10,9,8,7],[6,5,4,3,2]])
y=np.argsort(a[:,2],kind='mergesort')# a[:,2]=[19,14,9,4]
a=a[y]
print(a)
期望的输出是[[6、5、4、3、2],[11、10、9、8、7]、[12]16日,15日,14日,13日,[17]19日21日20日,18日)
请注意,argsort(numArray)返回numArray的索引,因为它应该以排序的方式排列。
例子
x=np.array([8,1,5])
z=np.argsort(x) #[1,3,0] are the **indices of the predicted sorted array**
print(x[z]) #boolean indexing which sorts the array on basis of indices saved in z
答案是[1,5,8]
@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]]