python数组排序-python - 按列在NumPy中对数组进行排序

python - 按列在NumPy中对数组进行排序

如何在第n列中对NumPy中的数组进行排序？

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，以便我回来：

array([[7, 0, 5],

[9, 2, 3],

[4, 5, 6]])

9个解决方案

512 votes

我想这是有效的：a[a[:,1].argsort()]

Steve Tjoa answered 2019-03-05T19:26:03Z

91 votes

@ steve"s实际上是最优雅的做法。

对于“正确”方式，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）。

如果你最初没有用字段定义你的数组，那么“正确”的方式是非常难看的......

作为一个简单的例子，要对它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：

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真的是最优雅的做法...

此方法的唯一优点是“order”参数是用于对搜索进行排序的字段列表。例如，您可以按第二列，然后是第三列，然后通过提供order = ["f1"，"f2"，"f0"]排序第一列。

Joe Kington answered 2019-03-05T19:25:39Z

20 votes

您可以按照Steve Tjoa的方法对多个列进行排序，方法是使用类似mergesort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")]

这按列0排序，然后是1，然后是2。

J.J answered 2019-03-05T19:26:33Z

17 votes

从Python文档维基，我认为你可以做到：

a = ([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [0, 0, 1]]);

a = sorted(a, key=lambda a_entry: a_entry[1])

print a

输出是：

[[[0, 0, 1], [1, 2, 3], [4, 5, 6]]]

user541064 answered 2019-03-05T19:26:58Z

13 votes

如果有人想在其程序的关键部分使用排序，则可以对不同的建议进行性能比较：

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

因此，看起来使用argsort进行索引是迄今为止最快的方法...

MonkeyButter answered 2019-03-05T19:27:29Z

13 votes

从NumPy邮件列表中，这是另一个解决方案：

>>> a

array([[1, 2],

[0, 0],

[1, 0],

[0, 2],

[2, 1],

[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, 2],

[2, 1],

[2, 2]])

fgregg answered 2019-03-05T19:27:53Z

3 votes

我遇到了类似的问题。

我的问题：

我想计算一个SVD，需要按降序对我的特征值进行排序。但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，而在它下面的相应特征向量在同一列中。

所以我想按第一行按降序排列一个二维数组。

我的解决方案

a = a[::, a[0,].argsort()[::-1]]

那么这是如何工作的呢？

a[::, ...]只是我要排序的第一行。

现在我使用argsort来获取索引的顺序。

我使用a[::, ...]，因为我需要降序。

最后，我使用a[::, ...]以正确的顺序获取列的视图。

xuma202 answered 2019-03-05T19:29:09Z

1 votes

稍微复杂一点的lexsort示例 - 在第1列下降，在第2列上下降。 lexsort的技巧是对行进行排序（因此为.T），并优先考虑最后一行。

In [120]: b=np.array([[1,2,1],[3,1,2],[1,1,3],[2,3,4],[3,2,5],[2,1,6]])

In [121]: b

Out[121]:

array([[1, 2, 1],

[3, 1, 2],

[1, 1, 3],

[2, 3, 4],

[3, 2, 5],

[2, 1, 6]])

In [122]: b[np.lexsort(([1,-1]*b[:,[1,0]]).T)]

Out[122]:

array([[3, 1, 2],

[3, 2, 5],

[2, 1, 6],

[2, 3, 4],

[1, 1, 3],

[1, 2, 1]])

hpaulj answered 2019-03-05T19:29:34Z

0 votes

这是考虑所有专栏的另一种解决方案（J.J的答案更简洁的方式）;

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]])

Sefa answered 2019-03-05T19:30:06Z

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