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Numpy memmap按列对大型矩阵进行就地排序

memmap python-3.6 numpy python

David Parks · 技术社区 · 5 年前

我想对形状矩阵进行排序 (N, 2) 在第一列中 N &燃气轮机&燃气轮机;系统内存。

使用内存numpy,您可以执行以下操作:

x = np.array([[2, 10],[1, 20]])
sortix = x[:,0].argsort()
x = x[sortix]

x[:,0].argsort() 适合内存,这对memmap不起作用

我可以用numpy memmap实现这种排序吗?

0 回复 | 直到 5 年前

user2699 5 年前

解决方案可能很简单,使用order参数将 sort . 当然 order 需要字段名,因此必须首先添加这些字段名。

d = x.dtype
x = x.view(dtype=[(str(i), d) for i in range(x.shape[-1])])
array([[(2, 10)],
   [(1, 20)]], dtype=[('0', '<i8'), ('1', '<i8')])

字段名是字符串,对应于列索引。排序可以在适当的位置使用

x.sort(order='0', axis=0)

然后将原始数据类型转换回常规数组

x.view(d)
array([[ 1, 20],
   [ 2, 10]])

虽然您可能需要根据数据在磁盘上的存储方式更改视图的获取方式,但这应该是可行的,请参阅 the docs

David Parks 5 年前

structured array ,这会破坏景观。

import numpy as np

filename = '/tmp/test'
x = np.memmap(filename, dtype=[('index', '<f2'),('other1', '<f2'),('other2', '<f2')], mode='w+', shape=(2,))
x[0] = (2, 10, 30)
x[1] = (1, 20, 20)
print(x.shape)
print(x)
x.sort(order='index', axis=0, kind='heapsort')
print(x)

(2,)
[(2., 10., 30.) (1., 20., 20.)]
[(1., 20., 20.) (2., 10., 30.)]

documented here .