Numpy排序数组（稀疏）

Question

我正在试图弄清楚为什么这段代码不对数组进行排序......

任意矢量。

x = array([[3, 2, 4, 5, 7, 4, 3, 4, 3, 3, 1, 4, 6, 3, 2, 4, 3, 2]])
xCoo = sps.coo_matrix(x)
perm = np.argsort(x)
xCoo.col = perm[xCoo.col]
print(xCoo.toarray()) # array([3, 2, 4, 5, 7, 4, 3, 4, 3, 3, 1, 4, 6, 3, 2, 4, 3, 2])

我不确定我误解了什么。这样做的正确方法是什么？

谢谢。

P.S。我知道我可以在数组上调用sort;但是，我一遍又一遍地使用相同的排列。

Answer 1

第一个复杂因素是np.argsort(x)返回一个二维数组。让我们对展平x进行排序，以获得更简单的1d perm：

In [1118]: perm=np.argsort(x,None)

In [1119]: perm
Out[1119]: 
array([10, 17,  1, 14, 13,  9, 16,  0,  6,  8,  5, 11,  2, 15,  7,  3, 12,
        4], dtype=int32)

按照我们的预期排序x，对吧？

In [1120]: x[:,perm]
Out[1120]: array([[1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 6, 7]])

现在以与xCoo相同的方式应用它，但我们必须将其转换为lil格式。 coo格式不可订阅：

In [1121]: xCoo.tolil()[:,perm].A
Out[1121]: array([[1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 6, 7]], dtype=int32)

要将perm直接应用于xCoo的属性，我们需要进行另一种排序：

xCoo.col = np.argsort(perm)[xCoo.col]   # <====

这适用于带有零的多行xCoo。

您还可以对数据进行排序：

xCoo.data = xCoo.data[perm[xCoo.col]]

这些工作在这里，但他们需要更多的测试。