基于特定列使用numpy对矩阵进行反向排序[重复]答案

【问题标题】：Reverse sort of matrix using numpy based on a specific column [duplicate]基于特定列使用numpy对矩阵进行反向排序[重复]
【发布时间】：2018-10-23 15:49:00
【问题描述】：

import numpy as np

mat = np.array([[1,21,3],[5,4,2],[56,12,4]])
mat_sort = mat[mat[:,2].argsort()]
print(mat_sort)

输出：

[[ 5  4  2]
 [56 12  4]
 [ 1 21  3]]

如果我希望根据任何列进行反向排序，比如第 3 列，我要对代码进行哪些更改？意思是，我希望得到：

[[56 12  4]
[ 1 21  3]
[ 5  4  2]]

P.s 是的，我知道这是一个简单的问题，但我找不到我理解的答案，并且是基于矩阵而不是数组或向量。 TIA :)

【问题讨论】：

附录：反向我的意思是降序。
所以在你的情况下，mat[mat[:, 2].argsort()[::-1] 可以工作。
或mat[-mat[:,2].argsort()]。
@miradulo 好的，谢谢。他们都工作。使用 'mat[mat[:, 2].argsort()[::-1]' 时我有一个问题： [::-1] 中的 :: 表示什么？为什么我不能只写 [-1]？
@user10089194 不用担心。 NumPy 文档的 Indexing 部分包含有关 NumPy 中索引的所有详细信息，但它只是扩展了基本的 Python 切片符号，它具有符号 [<first to include>:<first to exclude>:<step>]。因此，使用[::-1]，您将包含数组的所有元素并向后退一步。

标签： python sorting numpy matrix

【解决方案1】：

只需反转 argsort 索引：

mat_sort = mat[mat[:, 2].argsort()[::-1]]

【讨论】：

【解决方案2】：

print(mat_sort[::-1]) #just print in reverse

【讨论】：