numpy 如何按照自定义的顺序concatenate数据

在NumPy中，如果你想要按照自定义顺序concatenate数据，可以使用`numpy.concatenate()`函数结合`argsort()`函数来控制连接数组的顺序。首先，你需要对输入数组进行排序，然后将排序后的索引作为参数传递给`concatenate()`。

下面是一个简单的例子：

import numpy as np

# 假设我们有三个数组需要按特定顺序连接
arrays = [arr1, arr2, arr3]

# 对数组按照自定义的顺序进行排序
custom_order = [2, 0, 1]  # 这里是新的顺序，从2开始，然后是0，最后是1
sorted_indices = np.argsort(custom_order)

# 使用argsort的结果创建一个新的索引数组，表示新数组的结构
new_shape = (len(arrays),) + arrays[sorted_indices[0]].shape
result_index = np.empty(new_shape, dtype=int)
result_index.flat[sorted_indices] = np.arange(len(arrays))

# 现在使用这个索引来concatenate数组
custom_concatenated = np.concatenate(arrays, axis=0)[result_index]

custom_concatenated

在这个例子中，`custom_order`是你希望数组排列的新顺序，`argsort()`返回的是对应于这个顺序的索引。通过设置`result_index`，你可以指定数组应该如何在结果中重新排列。