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
熊猫的方法只是为了完整性:
a = np.array([[9, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 0, 5]])
a = pd.DataFrame(a)
a.sort_values(1, ascending=True).to_numpy()
array([[7, 0, 5], # '1' means sort by second column
[9, 2, 3],
[4, 5, 6]])
prl900 基准测试,与公认的答案相比:
%timeit pandas_df.sort_values(9, ascending=True)
1000 loops, best of 3: 400 µs per loop
%timeit numpy_table[numpy_table[:,9].argsort()]
10000 loops, best of 3: 180 µs per loop
其他回答
按a的第二列排序:
a[a[:, 1].argsort()]
@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。
def sort_np_array(x, column=None, flip=False):
x = x[np.argsort(x[:, column])]
if flip:
x = np.flip(x, axis=0)
return x
数组在原来的问题:
a = np.array([[9, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 0, 5]])
问题作者所期望的sort_np_array函数的结果:
sort_np_array(a, column=1, flip=False)
[2]: array([[7, 0, 5],
[9, 2, 3],
[4, 5, 6]])
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]
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]])