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
我也遇到过类似的问题。
我的问题:
我想计算SVD，并需要对特征值进行降序排序。但是我想保持特征值和特征向量之间的映射。 我的特征值在第一行对应的特征向量在它下面的同列。
我想对一个二维数组按第一行降序按列排序。
我的解决方案
a = a[::, a[0,].argsort()[::-1]]
那么这是如何工作的呢?
a[0，]是我要排序的第一行。
现在我使用argsort来获取下标的顺序。
我使用[::-1]是因为我需要降序。
最后我使用了一个[::，…]以获得按正确顺序排列的视图。
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]]]
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]])
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)]
从NumPy邮件列表中，这里有另一个解决方案:
>>> a
array([[1, 2],
[0, 0],
[1, 0],
[0, 2],
[2, 1],
[1, 0],
[1, 0],
[0, 0],
[1, 0],
[2, 2]])
>>> a[np.lexsort(np.fliplr(a).T)]
array([[0, 0],
[0, 0],
[0, 2],
[1, 0],
[1, 0],
[1, 0],
[1, 0],
[1, 2],
[2, 1],
[2, 2]])
