按第二个值的总和对 3D 数组进行排序答案

【问题标题】：sort 3D array by the sum of the second value按第二个值的总和对 3D 数组进行排序
【发布时间】：2015-06-04 13:17:40
【问题描述】：

我正在尝试对 3D 数组进行排序，但收效甚微。我已经阅读了有关如何针对二维完成此操作的各种方法，但我似乎无法将其放大。

我有一个类似的数组：

[[[0, 25], [1, 20], [2, 80], [0, 0], [0, 0], [0, 0]], 
[[0, 80], [0, 20], [1, 25], [1, 40], [2, 99], [0, 0]], 
[[0, 99], [1, 40], [2, 80], [0, 0], [0, 0], [0, 0]]]

我希望它按第二个值的总和排序。我用来订购的标准是第二个值的总和。例如：

 25+20+80 = 125
 80+20+25+40+99 = 264
 99+40+80 = 219

所以：

 [[[0, 80], [0, 20], [1, 25], [1, 40], [2, 99], [0, 0]], 
 [[0, 99], [1, 40], [2, 80], [0, 0], [0, 0], [0, 0]]], 
 [[0, 25], [1, 20], [2, 80], [0, 0], [0, 0], [0, 0]]]

谁能帮帮我？

【问题讨论】：

第二个值是什么？每个列表？
您指定的第二个数组似乎没有以任何方式排序。如果是，请解释对第二个数组进行了什么样的精确排序？
您不能按原样对多维数据进行排序。您需要映射到一维并定义排序标准。比如向量（2,3）和（3,1）没有排序关系，但是如果你把它映射到范数（一维），那么你就可以通过某种方式排序。
你可以这样做：sorted(array[::-1], key=lambda x: x[2])

标签： python numpy

【解决方案1】：

我想我明白你需要什么。假设您的数组存储在a 中。

>>> a
Out[19]: 
array([[[ 0, 25],
        [ 1, 20],
        [ 2, 80],
        [ 0,  0],
        [ 0,  0],
        [ 0,  0]],

       [[ 0, 80],
        [ 0, 20],
        [ 1, 25],
        [ 1, 40],
        [ 2, 99],
        [ 0,  0]],

       [[ 0, 99],
        [ 1, 40],
        [ 2, 80],
        [ 0,  0],
        [ 0,  0],
        [ 0,  0]]])

a[:, :, 1] 访问最内层维度的第二个元素，因此您可以对其求和（在水平轴上，即 axis=1）以获得排序所需的值：

>>> a[:, :, 1]
Out[20]: 
array([[25, 20, 80,  0,  0,  0],
       [80, 20, 25, 40, 99,  0],
       [99, 40, 80,  0,  0,  0]])
>>> b = np.sum(a[:, :, 1], axis=1)
>>> b
Out[21]: array([125, 264, 219])

使用np.argsort 获取排序后的索引，而不是排序后的数组：

>>> i = np.argsort(b)[::-1] # Reverse the array for descending order
>>> i
Out[23]: array([1, 2, 0])

最后，根据需要使用索引访问您的数组：

>>> a[i, :, :]
Out[25]: 
array([[[ 0, 80],
        [ 0, 20],
        [ 1, 25],
        [ 1, 40],
        [ 2, 99],
        [ 0,  0]],

       [[ 0, 99],
        [ 1, 40],
        [ 2, 80],
        [ 0,  0],
        [ 0,  0],
        [ 0,  0]],

       [[ 0, 25],
        [ 1, 20],
        [ 2, 80],
        [ 0,  0],
        [ 0,  0],
        [ 0,  0]]])

希望这会有所帮助！

【讨论】：