Question

我有一个2D数组：

>>> in_arr = np.array([[1,2],[4,3]])
array([[1, 2],
       [4, 3]])

我按列找到排序的索引以产生另一个2D数组：

>>> col_sort = np.argsort(in_arr, axis=1)
array([[0, 1],
       [1, 0]])

我想知道有效的numpy切片将第一个索引到第二个：

>>> redordered_in_arr = np.*SOME_SLICE_METHOD*(in_arr, col_sort, axis=1)
array([[1, 2],
       [3, 4]])

然后意图是按列对数组执行（更复杂的）函数，例如：

>>> arr_with_function = reordered_in_arr ** np.array([1,2])
array([[1, 4],
       [3, 16]])

并将元素返回到数组中的原始位置

>>> return_order = np.argsort(col_sort, axis=1)
>>> redordered_in_arr = np.*SOME_SLICE_METHOD*(arr_with_function, return_order, axis=1)
array([[1, 4],
       [16, 3]])

好的，所以当我输入时我会考虑使用apply_over_axis，但我仍然希望知道如何在以后有效的情况下使用它...

Answer 1

如果您想要就地执行所有这些操作，则不需要argsort()。 Numpy在这种情况下支持就地操作：

In [12]: in_arr = np.array([[1,2],[4,3]])

In [13]: in_arr.sort(axis=1)

In [14]: in_arr **= [1, 2]

In [15]: in_arr
Out[15]: 
array([[ 1,  4],
       [ 3, 16]])

但是如果您需要已排序项目的索引，您可以通过简单的索引获得预期结果。

In [18]: in_arr[np.arange(2)[:,None], col_sort]
Out[18]: 
array([[1, 2],
       [3, 4]])

Numpy 2D数组通过其他2D沿特定轴索引

1 个答案: