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
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)]
其他回答
@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]])
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]])
按a的第二列排序:
a[a[:, 1].argsort()]
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)]
