>> 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..."/>
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關(guān)于多維數(shù)組如何復(fù)合排序
如數(shù)組:
>>> 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]])
將數(shù)組先按照第一列升序,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]])
然后將數(shù)組按照第一列降序,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]])
補(bǔ)充拓展:python:對(duì)多維數(shù)組的降序排列
在python中,遺憾的一點(diǎn)是沒有對(duì)多維數(shù)組按照指定維度進(jìn)行降序排列的方法。
但是,有對(duì)一維數(shù)組的降序排列,這就足夠了!
# Author: Right.Q # 實(shí)現(xiàn)多維矩陣的逆序排列 def descend_sort(array): '''對(duì)三維數(shù)組倒序排列''' [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
形參是指定的三維數(shù)組,如果更多維的話,自動(dòng)識(shí)別維度即可。
以上這篇python 實(shí)現(xiàn)多維數(shù)組(array)排序就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持億速云。
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