以不同的顺序对多列上的结构化 Numpy 数组进行排序

Question

我有一个结构化的 numpy 数组：

dtype = [('price', float), ('counter', int)]
values = [(35, 1), (36, 2),
          (36, 3)]
a = np.array(values, dtype=dtype)

如果价格相等，我想按价格排序，然后按计数器排序：

a_sorted = np.sort(a, order=['price', 'counter'])[::-1]

我需要按降序排列的价格，当价格相等时，考虑按升序排列计数器。在上面的示例中，价格和计数器均按降序排列。

我得到的是：

a_sorted: [(36., 3), (36., 2), (35., 1)]

我需要的是：

 a_sorted: [(36., 2), (36., 3), (35., 1)]

Answer 1

你可以使用np.lexsort:

a_sorted = a[np.lexsort((a['counter'], -a['price']))]

结果：

array([(36.0, 2), (36.0, 3), (35.0, 1)], 
      dtype=[('price', '<f8'), ('counter', '<i4')])

请记住顺序是相反的，即首先由-a['price'] 执行排序。否定处理“降序”方面。