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基于某些列重新排列二维数组中的条目

multidimensional-array numpy python

Physicist · 技术社区 · 6 年前

假设我有一个 M x N numpy数组,其中每一行表示一个数据项,第一个 N-1

重新排列不同行以便按参数排序的最优雅的方法是什么?

例子:

# original
1                        0.1                      20                       0.30000000000000004      0.07819319717404902     
1                        1                        10                       0.2                      0.07550707294415204      
2                        0.1                      0                        0                        0.07078663749666488      
2                        0.1                      0                        0.1                      0.07284943819285646      
1                        1                        15                       0.4                      0.08047398714777267      
1                        1                        15                       0.5                      0.0820402298018169      
1                        1                        15                       0.30000000000000004      0.07819319717406738     
1                        1                        20                       0                        0.07079655446543297      
1                        1                        20                       0.1                      0.07286704639139795      
1                        1                        5                        0.4                       0.086521872154



# desired:
1                        0.1                      20                       0.30000000000000004      0.07819319717404902     
1                        1                        5                        0.4                       0.086521872154
1                        1                        10                       0.2                      0.07550707294415204      
1                        1                        15                       0.30000000000000004      0.07819319717406738
1                        1                        15                       0.4                      0.08047398714777267      
1                        1                        15                       0.5                      0.0820402298018169      
1                        1                        20                       0                        0.07079655446543297      
1                        1                        20                       0.1                      0.07286704639139795      
2                        0.1                      0                        0                        0.07078663749666488      
2                        0.1                      0                        0.1                      0.07284943819285646

我希望从每个参数中的最小值对数据进行排序。

3 回复 | 直到 6 年前

Massifox 6 年前

如果要对单列上的ndarray排序,请使用 np.argsort

给定以下矩阵:

m = np.array([[5., 0.1, 3.4],
           [7., 0.3, 6.8],
           [3., 0.2, 5.6]])

此代码基于列0对矩阵m进行排序:

m[m[:,0].argsort(kind='mergesort')]

结果:

array([[3. , 0.2, 5.6],
       [5. , 0.1, 3.4],
       [7. , 0.3, 6.8]])

如果要在多个列上使用 np.lexsort

a = np.array([[1,20,200], [1,30,100], [1,10,300]])
array([[  1,  20, 200],
       [  1,  30, 100],
       [  1,  10, 300]])

按列1和列0排序:

a[np.lexsort((a[:,0],a[:,1]))]
# output:
array([[  1,  10, 300],
       [  1,  20, 200],
       [  1,  30, 100]])

注意 :的 右最后一列 (如果键是二维数组,则为行)是主排序键。

按所有列排序(从右侧开始):

a[np.lexsort((a[:,0], a[:,1],a[:,2]))]
# output:
array([[  1,  30, 100],
       [  1,  20, 200],
       [  1,  10, 300]])

a[np.lexsort(list(map(tuple,np.column_stack(a))))]
# output:
array([[  1,  30, 100],
       [  1,  20, 200],
       [  1,  10, 300]])

其他选择:熊猫对你的特定问题是个好主意?

另一个选择是切换到熊猫。这是可行的,但速度慢了一个数量级。下面是对执行时间的一些测试:

a = np.array([[1,20,200]*1000, [1,30,100]*1000, [1,10,300]*1000])

熊猫版:

%%timeit
pd.DataFrame(a).sort_values(list(range(a.shape[1]))).values
# 3.66 s Â± 110 ms per loop (mean Â± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

Numpy版本:

%%timeit
a[np.lexsort((a[:,0], a[:,1],a[:,2]))]
# 39.6 Âµs Â± 12.1 Âµs per loop (mean Â± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

正如你所看到的,从numpy的微秒到基于熊猫的版本秒(大约慢100万倍)。
您可以选择:)

Paul Panzer 6 年前

你可以用 lexsort

original[np.lexsort(np.rot90(original))]

Quang Hoang 6 年前

一个使用 pandas sort_values :

pd.DataFrame(a).sort_values(list(range(a.shape[1]))).values

输出:

array([[ 1.        ,  0.1       , 20.        ,  0.3       ,  0.0781932 ],
       [ 1.        ,  1.        ,  5.        ,  0.4       ,  0.08652187],
       [ 1.        ,  1.        , 10.        ,  0.2       ,  0.07550707],
       [ 1.        ,  1.        , 15.        ,  0.3       ,  0.0781932 ],
       [ 1.        ,  1.        , 15.        ,  0.4       ,  0.08047399],
       [ 1.        ,  1.        , 15.        ,  0.5       ,  0.08204023],
       [ 1.        ,  1.        , 20.        ,  0.        ,  0.07079655],
       [ 1.        ,  1.        , 20.        ,  0.1       ,  0.07286705],
       [ 2.        ,  0.1       ,  0.        ,  0.        ,  0.07078664],
       [ 2.        ,  0.1       ,  0.        ,  0.1       ,  0.07284944]])