根据值对数组进行排序并创建新数组答案

【问题标题】：Sort array based on value and create new array根据值对数组进行排序并创建新数组
【发布时间】：2021-05-03 20:10:33
【问题描述】：

想象一个二维数组：

a = np.array([[1,1],[1, 0],[0, 0],[0, 0],[0, 0],[1, 1],[1, 1],[0, 1]])

我想根据数组的第一个值对数组进行排序，例如：

[[1,1],[1, 1],[1, 1],[1, 0],[0, 1],[0, 0],[0, 0],[0, 0 ]]

如果我只是使用 .sort() 之类的：

a[::-1].sort(axis=0)

返回的数组如下：

array([[1, 1],
       [1, 1],
       [1, **1**],
       [**1**, 1],
       [0, 0],
       [0, 0],
       [0, 0],
       [0, 0]])

如您所见，粗体 1 曾经是零。为什么函数会翻转我的数字？我搜索了互联网并没有找到任何答案。

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy sorting

【解决方案1】：

问题在于，当您传递 axis=0 时，numpy sort 正在对每一列独立进行排序（请参阅文档页面上的 examples）。如果要对行进行排序，则可以改用sorted：

np.array(sorted(a, key=lambda x: x.tolist(), reverse=True))

在你的情况下，结果是

[[1 1]
 [1 1]
 [1 1]
 [1 0]
 [0 1]
 [0 0]
 [0 0]
 [0 0]]

【讨论】：

【解决方案2】：

您所做的排序是对数组中的所有列进行排序，彼此独立，来自此页面上的第一个示例https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sort.html

>>> a = np.array([[1,4],[3,1]])
>>> np.sort(a)                # sort along the last axis
array([[1, 4],
       [1, 3]])
>>> np.sort(a, axis=None)     # sort the flattened array
array([1, 1, 3, 4])
>>> np.sort(a, axis=0)        # sort along the first axis
array([[1, 1],
       [3, 4]])

另请参阅此答案以根据单列对行进行排序：Sorting arrays in NumPy by column

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用np.lexsort，并独立传递两列，然后颠倒顺序。给定键，lexsort 返回排序后的索引。您需要将第一列放在第二列，因为 lexsort 中的主键是最后一列：

>>> a[np.lexsort((a[:,1], a[:,0]))][::-1]
 
array([[1, 1],
       [1, 1],
       [1, 1],
       [1, 0],
       [0, 1],
       [0, 0],
       [0, 0],
       [0, 0]])

这是np.lexsort 在您的数据上的输出：

                 key1     key2 (primary)
>>> np.lexsort((a[:,1], a[:,0]))
 array([2, 3, 4, 7, 1, 0, 5, 6], dtype=int64)

【讨论】：