numpy按某一列的值进行排序

可以使用numpy中的argsort函数对某一列的值进行排序，并返回排序后的索引。

例如，对于一个二维数组arr，可以按第2列的值进行排序，可以按如下方式实现：

import numpy as np

# 生成一个随机的二维数组
arr = np.random.randint(0, 10, size=(5, 3))
print("原数组：\n", arr)

# 按第2列的值进行排序，返回排序后的索引
sorted_index = np.argsort(arr[:, 1])
print("排序后的索引：\n", sorted_index)

# 根据排序后的索引重新排列数组
sorted_arr = arr[sorted_index]
print("按第2列排序后的数组：\n", sorted_arr)

输出结果：

原数组：
 [[4 9 9]
 [6 3 6]
 [2 5 3]
 [1 9 8]
 [5 2 9]]
排序后的索引：
 [4 1 2 0 3]
按第2列排序后的数组：
 [[5 2 9]
 [6 3 6]
 [2 5 3]
 [4 9 9]
 [1 9 8]]

在上述代码中，`argsort`函数对`arr[:, 1]`这一列的值进行排序，并返回排序后的索引`sorted_index`。最后，根据排序后的索引重新排列原数组，得到按第2列排序后的数组。

相关问题

numpy对某一列倒叙排序，同时对某一列正序排序

可以使用numpy中的argsort函数来实现对某一列的排序操作。

对某一列倒序排序：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
a = np.array([[3, 2, 1], [6, 5, 4]])

# 对第1列进行倒序排序
idx = np.argsort(-a[:, 1])
a = a[idx]

print(a)

输出结果为：

[[6 5 4]
 [3 2 1]]

对某一列正序排序：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
a = np.array([[3, 2, 1], [6, 5, 4]])

# 对第1列进行正序排序
idx = np.argsort(a[:, 1])
a = a[idx]

print(a)

输出结果为：

[[3 2 1]
 [6 5 4]]

其中，`np.argsort()`默认返回的是排序后的索引值，可以通过这些索引值来重新排列原始数组的行。通过在排序函数中传递`-`符号，可以实现倒序排序。

numpy array根据某一列的值排序

可以使用NumPy中的argsort()函数来根据某一列的值对数组进行排序。假设你有一个二维数组arr，其中第二列包含需要排序的值，可以使用以下代码来对数组进行排序：

import numpy as np

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

# 按第二列排序
arr_sorted = arr[arr[:,1].argsort()]

print(arr_sorted)

输出：

array([[3, 2, 4],
       [7, 4, 2],
       [1, 6, 3]])

在这个例子中，我们使用arr[:,1]来选择第二列，并使用argsort()函数来获取排序后的索引。然后我们使用这个索引来重新排列原始数组。