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python - 多维 ndarray 的 argsort

coder 2023-08-17 原文

我正在尝试获取索引以按最后一个轴对多维数组进行排序，例如

>>> a = np.array([[3,1,2],[8,9,2]])

我想要这样的索引 i，

>>> a[i]
array([[1, 2, 3],
       [2, 8, 9]])

基于 numpy.argsort 的文档我认为它应该这样做，但我收到了错误:

>>> a[np.argsort(a)]
IndexError: index 2 is out of bounds for axis 0 with size 2

编辑:我需要以相同的方式重新排列相同形状的其他数组(例如数组 b 使得 a.shape == b.shape)。 .. 这样

>>> b = np.array([[0,5,4],[3,9,1]])
>>> b[i]
array([[5,4,0],
       [9,3,1]])

最佳答案

解决方法:

>>> a[np.arange(np.shape(a)[0])[:,np.newaxis], np.argsort(a)]
array([[1, 2, 3],
       [2, 8, 9]])

你说得对，但我不会将其描述为欺骗索引。

也许这将有助于使它更清楚:

In [544]: i=np.argsort(a,axis=1)

In [545]: i
Out[545]: 
array([[1, 2, 0],
       [2, 0, 1]])

i 是我们想要的每一行的顺序。即:

In [546]: a[0, i[0,:]]
Out[546]: array([1, 2, 3])

In [547]: a[1, i[1,:]]
Out[547]: array([2, 8, 9])

要同时执行两个索引步骤，我们必须对第一个维度使用“列”索引。

In [548]: a[[[0],[1]],i]
Out[548]: 
array([[1, 2, 3],
       [2, 8, 9]])

另一个可以与 i 配对的数组是:

In [560]: j=np.array([[0,0,0],[1,1,1]])

In [561]: j
Out[561]: 
array([[0, 0, 0],
       [1, 1, 1]])

In [562]: a[j,i]
Out[562]: 
array([[1, 2, 3],
       [2, 8, 9]])

如果 i 标识每个元素的列，则 j 指定每个元素的行。 [[0],[1]] 列数组同样有效，因为它可以针对 i 进行广播。

我想到了

np.array([[0],
          [1]])

作为 j 的“简写”。它们一起定义了新数组每个元素的源行和列。它们一起工作，而不是按顺序工作。

从 a 到新数组的完整映射是:

[a[0,1]  a[0,2]  a[0,0]
 a[1,2]  a[1,0]  a[1,1]]

def foo(a):
    i = np.argsort(a, axis=1)
    return (np.arange(a.shape[0])[:,None], i)

In [61]: foo(a)
Out[61]: 
(array([[0],
        [1]]), array([[1, 2, 0],
        [2, 0, 1]], dtype=int32))
In [62]: a[foo(a)]
Out[62]: 
array([[1, 2, 3],
       [2, 8, 9]])

关于python - 多维 ndarray 的 argsort，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/33140674/

多维ndarraycodeprearraypythonarrayssortingnumpynumerical-methods

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