Python numpy如何基于行对ndarray进行排序

在Python中，NumPy是一个用于科学计算的强大库，它提供了一个高性能的多维数组对象ndarray。要基于行对ndarray进行排序，可以使用NumPy的argsort函数。

argsort函数返回的是数组排序后的索引值，可以根据这些索引值对原数组进行排序。下面是基于行对ndarray进行排序的步骤：

1. 导入NumPy库：

import numpy as np

1. 创建一个ndarray数组：

arr = np.array([[3, 2, 1], [6, 5, 4], [9, 8, 7]])

1. 使用argsort函数对数组进行排序：

sorted_indices = np.argsort(arr, axis=1)

这里的axis=1表示按行进行排序，如果要按列进行排序，可以将axis参数设置为0。

1. 根据排序后的索引值对原数组进行排序：

sorted_arr = arr[np.arange(arr.shape[0])[:, np.newaxis], sorted_indices]

这里使用了花式索引，通过np.arange(arr.shape[0])[:, np.newaxis]生成一个列向量，然后根据sorted_indices对原数组进行排序。

最后，sorted_arr就是基于行排序后的ndarray数组。

NumPy还提供了其他排序函数，如sort、lexsort等，可以根据具体需求选择适合的函数进行排序。

关于NumPy的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的NumPy产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/document/product/845/20497