python 实现多维数组(array)排序

(编辑:jimmy 日期: 2024/9/24 浏览:2)

关于多维数组如何复合排序

如数组:

> import numpy as np
> data = np.array([[2,2,5],[2,1,3],[1,2,3],[3,1,4]])
 data
array([[2, 2, 5],
  [2, 1, 3],
  [1, 2, 3],
  [3, 1, 4]])

将数组先按照第一列升序,第二列升序,第三列升序的方式排序:

> idex=np.lexsort([data[:,2], data[:,1], data[:,0]])
> sorted_data = data[idex, :]
> sorted_data
array([[1, 2, 3],
  [2, 1, 3],
  [2, 2, 5],
  [3, 1, 4]])

然后将数组按照第一列降序,第二列升序,第三列升序的方式排序:

> idex=np.lexsort([data[:,2], data[:,1], -1*data[:,0]])
> sorted_data = data[idex, :]
> sorted_data
array([[3, 1, 4],
  [2, 1, 3],
  [2, 2, 5],
  [1, 2, 3]])

补充拓展:python:对多维数组的降序排列

在python中,遗憾的一点是没有对多维数组按照指定维度进行降序排列的方法。

但是,有对一维数组的降序排列,这就足够了!

# Author: Right.Q
# 实现多维矩阵的逆序排列
 
def descend_sort(array):
 '''对三维数组倒序排列'''
 [height, width, channel] = array.shape
 sortArray = np.zeros([height, width, channel])
 for h in range(height):
  for w in range(width):
   sortArray[h, w, :] = sorted(array[h, w, :], reverse=True)
 
 return sortArray

形参是指定的三维数组,如果更多维的话,自动识别维度即可。

以上这篇python 实现多维数组(array)排序就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

一句话新闻
一文看懂荣耀MagicBook Pro 16
荣耀猎人回归!七大亮点看懂不只是轻薄本,更是游戏本的MagicBook Pro 16.
人们对于笔记本电脑有一个固有印象:要么轻薄但性能一般,要么性能强劲但笨重臃肿。然而,今年荣耀新推出的MagicBook Pro 16刷新了人们的认知——发布会上,荣耀宣布猎人游戏本正式回归,称其继承了荣耀 HUNTER 基因,并自信地为其打出“轻薄本,更是游戏本”的口号。
众所周知,寻求轻薄本的用户普遍更看重便携性、外观造型、静谧性和打字办公等用机体验,而寻求游戏本的用户则普遍更看重硬件配置、性能释放等硬核指标。把两个看似难以相干的产品融合到一起,我们不禁对它产生了强烈的好奇:作为代表荣耀猎人游戏本的跨界新物种,它究竟做了哪些平衡以兼顾不同人群的各类需求呢?