如何在NumPy中按第n列对数组进行排序?
例如,
a = array([[9, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 0, 5]])
我想按第二列对行进行排序,这样我就可以返回:
array([[7, 0, 5],
[9, 2, 3],
[4, 5, 6]])
发布于 2010-05-14 00:10:18
有关“正确”的方法,请参见numpy.ndarray.sort的order关键字参数
但是,您需要将数组视为具有字段的数组(结构化数组)。
如果你最初没有用字段定义你的数组,“正确”的方法是相当丑陋的……
作为一个快速示例,要对其进行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]])
要就地排序,请执行以下操作:
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,@Steve's确实是最优雅的方式。
这种方法的唯一优点是," order“参数是对搜索进行排序所依据的字段列表。例如,通过提供order='f1','f2','f0‘,可以按第二列排序,然后按第三列排序,然后按第一列排序。
发布于 2010-05-13 23:39:39
按a
的第二列排序
a[a[:, 1].argsort()]
发布于 2016-07-05 09:42:09
您可以按照Steve Tjoa的方法对多个列进行排序,方法是使用像mergesort这样的稳定排序,并将索引从最不重要的列排序到最重要的列:
a = a[a[:,2].argsort()] # First sort doesn't need to be stable.
a = a[a[:,1].argsort(kind='mergesort')]
a = a[a[:,0].argsort(kind='mergesort')]
这将按列0排序,然后是1,然后是2。
https://stackoverflow.com/questions/2828059
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