根据另一个多维数组排序答案

【问题标题】：Sorting one multidimensional array according to another根据另一个多维数组排序
【发布时间】：2020-05-22 14:14:40
【问题描述】：

例如我有

array1 = np.array([[3,2,1],[2,1,3]])

array2 = np.array([[4,5,6],[7,8,9]])

我对array1进行排序以获得[[1,2,3],[1,2,3]]，我想对array2进行排序以获得[[6,5,4],[8,7,9]]

我尝试做的是：

index = np.argsort(array1,axis = 1)

array2[index]

但它不起作用，非常感谢任何帮助

【问题讨论】：

所以排序函数使用了一个名为key的参数来了解一下

标签： python sorting

【解决方案1】：

np.argsort 是正确的方向。使用以下代码：

array1 = np.array([[3,2,1],[2,1,3]])
array2 = np.array([[4,5,6],[7,8,9]])

def order_by(arr1, arr2):
    order = np.argsort(arr1)
    return [arr2[o] for o in order ]

[order_by(a1, a2) for (a1, a2) in zip(array1, array2) ]

结果是：

[[6, 5, 4], [8, 7, 9]]

【讨论】：

【解决方案2】：

下面是我的实现，没有使用任何内置方法。时间复杂度为 O(n^2)

def weird_sort(lst1,lst2):
    sorted_lst2=[]
    sorted_lst1=[]
    lst3=[i for i in lst1]
    while len(lst1)>0:
        _min=lst1[0]

        for i in range(1,len(lst1)):
            if lst1[i] <_min:_min=lst1[i]
        sorted_lst2.append(lst2[lst3.index(_min)])
        lst1.remove(_min)
        sorted_lst1.append(_min)

    return sorted_lst1,sorted_lst2

这个函数可以这样调用：

import numpy as np
array1 = np.array([[3,2,1],[2,1,3]])
array2 = np.array([[4,5,6],[7,8,9]])

for i,j in zip(array1,array2):
    print(list(weird_sort(list(i),list(j))))

按要求输出：

[[1, 2, 3], [6, 5, 4]]
[[1, 2, 3], [8, 7, 9]]

编辑：修改函数返回位以获取所需格式的输出。我的不是你想要的，但这样做可以解决问题。

希望这会有所帮助。

【讨论】：

是的，这很有帮助