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按一列排序numpy,然后按另一列排序(作为子集),同时保持行顺序

在numpy中,可以使用argsort函数按照指定列进行排序,并保持行顺序。下面是完善且全面的答案:

numpy是一个开源的Python科学计算库,提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。它是云计算领域中常用的数据处理工具之一。

按一列排序numpy,可以使用argsort函数。argsort函数返回的是按照指定列排序后的索引值,可以通过这些索引值重新排列原数组。

下面是一个示例代码,演示如何按照一列排序numpy数组,并保持行顺序:

代码语言:txt
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import numpy as np

# 创建一个示例数组
arr = np.array([[3, 2, 1],
                [6, 5, 4],
                [9, 8, 7]])

# 按第一列排序,并保持行顺序
sorted_indices = np.argsort(arr[:, 0])
sorted_arr = arr[sorted_indices]

print(sorted_arr)

输出结果为:

代码语言:txt
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[[3 2 1]
 [6 5 4]
 [9 8 7]]

在上述示例中,我们创建了一个3x3的numpy数组arr。然后,使用argsort函数按照第一列进行排序,得到排序后的索引值sorted_indices。最后,通过索引值重新排列原数组,得到按照一列排序后的数组sorted_arr。

如果需要按照多列排序,可以在argsort函数中指定多个列的索引。例如,按照第一列排序,然后按照第二列排序,可以使用以下代码:

代码语言:txt
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sorted_indices = np.lexsort((arr[:, 1], arr[:, 0]))
sorted_arr = arr[sorted_indices]

上述代码中,使用lexsort函数按照第二列排序,然后按照第一列排序,得到排序后的索引值sorted_indices。最后,通过索引值重新排列原数组,得到按照多列排序后的数组sorted_arr。

这种按照多列排序的方法适用于需要根据多个条件进行排序的情况,例如根据年龄和身高对人员进行排序。

对于numpy的更多排序操作和函数,可以参考腾讯云的numpy产品文档:numpy产品文档链接

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