numpy 排序

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了numpy 排序相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

http://blog.csdn.net/william_2015/article/details/47834889

数据准备

import numpy as np
from pandas import DataFrame

a=np.array([[1,0,6],[1,7,0],[2,4,0],[2,3,1]])

print (a)

[[1 0 6]
 [1 7 0]
 [2 4 0]
 [2 3 1]]

我们的目标是按第 3 列升序排序,在此基础上,在按第 1 列降序排序,即得到如下效果:


[[2, 4, 0],
 [1, 7, 0],
 [2, 3, 1],
 [1, 0, 6]]

 

numpy 实现

numpy 中的 numpy.argsort()numpy.lexsort() 可以返回升序排序后的索引,不同的是numpy.lexsort() 可以接受多列,即可以进行子排序.


idex=np.lexsort([-1*a[:,0],a[:,2]])
a_sort=a[idex,:]

print (a_sort)

[[2 4 0]
 [1 7 0]
 [2 3 1]
 [1 0 6]]

要注意的是 numpy.lexsort() 先按后面的参数进行排序

pandas 实现

用 pandas 实现相同的功能会更简单些:

df=DataFrame(a)
a_sort=df.sort([2,0],ascending=[1,0])

print (a_sort.values)

[[2 4 0]
 [1 7 0]
 [2 3 1]
 [1 0 6]]

以上是关于numpy 排序的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

如何创建片段以重复变量编号中的代码行

还有另一种按“列”值对 3D numpy 数组进行排序的方法吗?

用矩阵对 numpy 向量进行排序

初识Spring源码 -- doResolveDependency | findAutowireCandidates | @Order@Priority调用排序 | @Autowired注入(代码片段

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NumPy排序