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

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…

其他回答

按a的第二列排序:

a[a[:, 1].argsort()]

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。

#用于按列1排序

indexofsort=np.argsort(dataset[:,0],axis=-1,kind='stable') 
dataset   = dataset[indexofsort,:]

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)]

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…