转置数据集，然后排序。然后，创建新的数据集[重复]

Question

我们拥有的数据集在这里。

a=np.array([2,6,9,5])
b =np.array([0.5,3,1,4])

我正在寻找的是（按 a 排序的数据点）

a=np.array([2,5,6,9])
b =np.array([0.5,4,3,1])

我一直在尝试的代码给了我一个错误

如果你能教我这个错误，那将是非常可观的。我搜索了这个的答案，但我找不到。非常感谢您。

import numpy as np
a=np.array([2,6,9,5])
b =np.array([0.5,3,1,4])

#transpose data points
datatemp = np.array([a, b]).T

data=sorted(datatemp, key=itemgetter(0))

a=data[:,0]
b=data[:,1]
print(a)
print(b)

Answer 1

您实际上不需要做任何这些疯狂的转置工作。函数np.argsort() 就是为这类东西设计的。

a = np.array([2,6,9,5])
b = np.array([0.5,3,1,4])
arg_order = np.argsort(a)

a = a[arg_order]
b = b[arg_order]

print(a)
print(b)
#: array([2, 5, 6, 9])
#: array([ 0.5,  4. ,  3. ,  1. ])

如果您查看arg_order 的值，它只是一个数组，其中包含要按正确顺序检索的索引。

print(arg_order)
#: array([0, 3, 1, 2])

Numpy 数组可以将数组作为索引参数，用于描述检索哪些元素的顺序。（给我一个新数组，其中包含 0th，然后是 3rd，然后是 1st，然后是 2nd 元素按此顺序）。