按列对 2d numpy 字符串/浮点数组进行排序答案

【问题标题】：Sort 2d numpy string/float array by column按列对 2d numpy 字符串/浮点数组进行排序
【发布时间】：2020-09-07 20:16:33
【问题描述】：

我有以下 numpy 数组（自 1957 年以来在国家/地区的火箭发射次数），我想按发射次数升序对其进行排序。

   ['Australia', 6.0],
   ['Brazil', 3.0],
   ['China', 269.0],
   ['France', 303.0],
   ['India', 76.0],
   ['Iran', 14.0],
   ['Israel', 11.0],
   ['Japan', 126.0],
   ['Kazakhstan', 701.0],
   ['Kenya', 9.0],
   ['New Zealand', 13.0],
   ['North Korea', 5.0],
   ['Pacific Ocean', 36.0],
   ['Russian Federation', 1398.0],
   ['South Korea', 3.0],
   ['USA', 1351.0]

问题是， np.sort(a, axis = 0) 仅对值进行排序，但国家/地区没有关联，因此 e.i.朝鲜已经发射了 269 枚火箭（这可能比 5 枚更大）

或者，如果我执行 np.sort(a, axis = 1) 那么我会收到一个错误提示

TypeError: 'float' 和 'str' 的实例之间不支持 '

非常感谢任何想法！

【问题讨论】：

这看起来更像是一个列表而不是数组。形状和dtype是什么？您可能需要使用 argsort。
arr[arr[:, 1].argsort()] 应该可以工作
arr[arr[:, 1].argsort()] 有效。谢谢

标签： python arrays numpy sorting

【解决方案1】：

import numpy as np

data = [
   ['Australia', 6.0], 
   ['Brazil', 3.0],
   ['China', 269.0],
   ['France', 303.0],
   ['India', 76.0],
   ['Iran', 14.0],
   ['Israel', 11.0],
   ['Japan', 126.0],
   ['Kazakhstan', 701.0],
   ['Kenya', 9.0],
   ['New Zealand', 13.0],
   ['North Korea', 5.0],
   ['Pacific Ocean', 36.0],
   ['Russian Federation', 1398.0],
   ['South Korea', 3.0],
   ['USA', 1351.0]
]

我们可以创建一个结构化数组，然后按键排序：

dtype = [
    ('name', '<U18'),    
    ('rockets', float)
]

data = np.array([tuple(x) for x in data], dtype=dtype) 
sorted_data = np.sort(data, order=['rockets'])          

print(sorted_data)

【讨论】：

【解决方案2】：

这很容易用 python 列表排序：

In [208]: alist = [   ['Australia', 6.0],
     ...:    ['Brazil', 3.0],
     ...:    ['China', 269.0],
     ...:    ['France', 303.0],
     ...:    ['India', 76.0],
     ...:    ['Iran', 14.0],
     ...:    ['Israel', 11.0],
     ...:    ['Japan', 126.0],
     ...:    ['Kazakhstan', 701.0],
     ...:    ['Kenya', 9.0],
     ...:    ['New Zealand', 13.0],
     ...:    ['North Korea', 5.0],
     ...:    ['Pacific Ocean', 36.0],
     ...:    ['Russian Federation', 1398.0],
     ...:    ['South Korea', 3.0],
     ...:    ['USA', 1351.0]]
In [209]: newlist = sorted(alist, key=lambda x: x[1])
In [210]: newlist
Out[210]: 
[['Brazil', 3.0],
 ['South Korea', 3.0],
 ['North Korea', 5.0],
 ['Australia', 6.0],
 ['Kenya', 9.0],
 ['Israel', 11.0],
 ['New Zealand', 13.0],
 ['Iran', 14.0],
 ['Pacific Ocean', 36.0],
 ['India', 76.0],
 ['Japan', 126.0],
 ['China', 269.0],
 ['France', 303.0],
 ['Kazakhstan', 701.0],
 ['USA', 1351.0],
 ['Russian Federation', 1398.0]]

使用对象 dtype 数组（保留字符串和浮点列）：

In [211]: arr = np.array(alist, object)
In [212]: arr
Out[212]: 
array([['Australia', 6.0],
       ['Brazil', 3.0],
       ['China', 269.0],
       ['France', 303.0],
       ...
       ['USA', 1351.0]], dtype=object)

仅查看第二列即可获得排序索引：

In [213]: idx = np.argsort(arr[:,1])
In [214]: idx
Out[214]: array([ 1, 14, 11,  0,  9,  6, 10,  5, 12,  4,  7,  2,  3,  8, 15, 13])
In [215]: arr[idx]
Out[215]: 
array([['Brazil', 3.0],
       ['South Korea', 3.0],
       ['North Korea', 5.0],
       ['Australia', 6.0],
       ['Kenya', 9.0],
       ...
       ['Russian Federation', 1398.0]], dtype=object)

另一个答案中的结构化数组方法也很好。

【讨论】：