Question

这在一个方面非常有效：

# This will sort bar by the order of the values in foo
(Pdb) bar = np.array([1,2,3])
(Pdb) foo = np.array([5,4,6])
(Pdb) bar[np.argsort(foo)]
array([2, 1, 3])

但我如何在两个方面做到这一点？ Argsort运行良好，但选择不再有效：

(Pdb) foo = np.array([[5,4,6], [9,8,7]])
(Pdb) bar = np.array([[1,2,3], [1,2,3]])
(Pdb)  bar[np.argsort(foo)]
*** IndexError: index (2) out of range (0<=index<=1) in dimension 0
(Pdb)

我希望这能输出：

array([[2, 1, 3], [3, 2, 1]])

有任何线索怎么做？

谢谢！ / YGA

编辑：take()似乎做对了，但实际上只需要第一行的元素（超级混乱）。

你可以看到，如果我改变了bar的值：

(Pdb) bar = np.array([["1","2","3"], ["A", "B", "C"]])
(Pdb) bar.take(np.argsort(foo))
array([['2', '1', '3'],
       ['3', '2', '1']], 
      dtype='|S1')
(Pdb)

Answer 1

你想要

bar[[[0],[1]], np.argsort(foo)]

这是因为您需要两个索引来索引bar。 [[0], [1]]是为了获得正确的广播。有关完全相同的问题和答案，请参阅this post on numpy-discussion邮件列表。

Answer 2

提供了一个很好的通用解决方案（有n行排序）at this post，即

bar[np.arange(foo.shape[0])[:,None], np.argsort(foo)]

Answer 3

bar.take(np.argsort(foo))产生了您想要的输出，因此您应该查看其documentation以确保它实际上符合您的需要。

编辑：

试试这个：bar.take(np.argsort(foo.ravel()).reshape(foo.shape))

在numpy中选择2d数组的索引

3 个答案: