编写Python代码，使用NumPy按第n列对数组进行排序？

在本文中，我们将向您展示如何在 Python 中按升序和降序对 NumPy 数组的第 n 列进行排序。

NumPy 是一个 Python 库，旨在高效地处理 Python 中的数组。它速度快、易于学习且存储效率高。它还改进了数据处理的方式。在 NumPy 中，我们可以生成一个 n 维数组。要使用 NumPy，我们只需将其导入到我们的程序中，然后我们就可以轻松地在代码中使用 NumPy 的功能。

方法 1. 按第 1 列对 NumPy 数组排序

在此方法中，我们使用随机模块生成一个随机 NumPy 数组，并按升序（默认）对数组的第 1 列进行排序。

算法（步骤）

以下是执行所需任务的算法/步骤：

  • 使用 import 关键字，导入带有别名（np）的 numpy 模块。

  • 使用 random.randint() 方法（返回指定范围内的随机数）创建一个形状为 6x6 的 NumPy 数组，其中包含 0 到 19 之间的任意随机数。

  • 打印输入数组。

  • 使用 argsort() 函数（沿着指定的轴使用 kind 关键字提供的算法执行间接排序。它返回将对数组进行排序的索引），按第 1 列对输入数组进行排序，并打印按第 1 列升序排序的结果数组。

示例

以下程序使用 argsort() 函数按升序对 NumPy 数组的第 1 列进行排序并返回结果：

# importing NumPy module with an alias name
import numpy as np

# creating a NumPy array of any random numbers from 0 to 19 of shape 6*6
inputArray = np.random.randint(0,20,(5,5))

# printing the input array
print("The input random array is:")
print(inputArray)

# using argsort() function, to sort the input array by the 1st column
print("Sorting the input array by the 1st column:")

# Here in [:,1], ':' specifies all the rows and 1 specifies we need to sort by 1st column
print(inputArray[inputArray[:,1].argsort()])

输出

执行上述程序后，将生成以下输出：

The input random array is:
[[ 8 16  7  5 13]
 [ 5  8  6  0  2]
 [11  7  3  3  6]
 [ 5  3 15  7  5]
 [15  3  9 14  3]]
Sorting the input array by the 1st column:
[[ 5  3 15  7  5]
 [15  3  9 14  3]
 [11  7  3  3  6]
 [ 5  8  6  0  2]
 [ 8 16  7  5 13]]

方法 2. 按第 n 列对 NumPy 数组排序

在此方法中，我们使用随机模块生成一个随机 NumPy 数组，并按升序（默认）对数组的给定 第 n 列进行排序。

算法（步骤）

以下是执行所需任务的算法/步骤：

  • 使用 random.randint() 方法创建一个形状为 4x4 的 NumPy 数组，其中包含 0 到 99 之间的任意随机数，并打印输入数组。

  • 输入 n 值并创建一个变量来存储它。

  • 使用 argsort() 函数，按第 n 列对输入数组进行排序，并打印按第 1 列升序排序的结果数组。

示例

以下程序使用 argsort() 函数按升序对 NumPy 数组的给定第 n 列进行排序并返回结果：

# importing NumPy module with an alias name
import numpy as np

# creating a NumPy array of any random numbers from 0 to 100 of shape 4x4
inputArray = np.random.randint(0,100,(4,4))

# printing the input array
print("The input random array is:")
print(inputArray)

# entering the value of n
n = 2

# using argsort() function, to sort the input array by the nth column
# here we are sorting the nth column of the array
print("Sorting the input array by the",n,"column:")

# Here in [:,n], ':' specifies all the rows and n specifies we need to sort by nth column
print(inputArray[inputArray[:,n].argsort()])

输出

执行上述程序后，将生成以下输出：

The input random array is:
[[32  5 68 67]
 [ 7  7 12 63]
 [49 49 10 15]
 [96  5 93 29]]
Sorting the input array by the 2 column:
[[49 49 10 15]
 [ 7  7 12 63]
 [32  5 68 67]
 [96  5 93 29]]

方法 3. 按第 n 列的逆序对 NumPy 数组排序

在此方法中，我们使用随机模块生成一个随机 NumPy 数组，并通过将其切片为逆序来按降序对数组的给定第 n 列进行排序。

示例

以下程序使用 argsort() 函数按降序对 NumPy 数组的给定第 n 列进行排序并返回结果：

# importing numpy module with an alias name
import numpy as np

# creating a numpy array of any random numbers from 0 to 100 of shape 5*5
inputArray = np.random.randint(0,100,(5,5))

# printing the input array
print("The input random array is:")
print(inputArray)

# entering the value of n
n = 3
print("Sorting the input array by the",n,"column:")

# Here in [:,n], ':' specifies all the rows and n specifies we need to sort by nth column

# [::-1] slices the result in reverse order(descending order)
print(inputArray[inputArray[:,n].argsort()[::-1]])

输出

执行上述程序后，将生成以下输出：

The input random array is:
[[47  6 62 53 50]
 [ 5 30 13 10 33]
 [43 93 57 91 91]
 [84 40 21 55  9]
 [76 89 85  3  4]]
Sorting the input array by the 3 column:
[[43 93 57 91 91]
 [84 40 21 55  9]
 [47  6 62 53 50]
 [ 5 30 13 10 33]
 [76 89 85  3  4]]

结论

在本文中，我们学习了如何在 NumPy 中按第 n 列对数组进行排序，以及如何使用切片按降序对数组进行排序。

更新于：2022年10月20日

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