python numpy 二维数组对行排序

要对Python中的NumPy二维数组进行行排序，您可以使用NumPy库中的argsort函数和切片操作。下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建二维数组
arr = np.array([[3, 2, 5], [1, 4, 6], [9, 7, 8]])

# 按行排序
sorted_arr = arr[np.argsort(arr[:, 0])]

# 输出排序后的数组
print(sorted_arr)

这将按照第一列的值对二维数组进行升序排序。如果您想要降序排序，只需在argsort函数中添加降序参数即可：

sorted_arr = arr[np.argsort(arr[:, 0])[::-1]]

相关问题

python numpy三维数组排序

你可以使用 numpy 的 sort 函数进行三维数组排序。按照某个维度排序只需要设置 axis 参数即可。以下是一个示例代码，其中我们对一个 3x3x3 的三维数组按照第二维进行排序：

import numpy as np

arr = np.array([[[9, 8, 7], [6, 5, 4], [3, 2, 1]],
                [[12, 11, 10], [15, 14, 13], [18, 17, 16]],
                [[21, 20, 19], [24, 23, 22], [27, 26, 25]]])

sorted_arr = np.sort(arr, axis=1)
print(sorted_arr)

输出结果：

[[[ 3  2  1]
  [ 6  5  4]
  [ 9  8  7]]

 [[12 11 10]
  [15 14 13]
  [18 17 16]]

 [[21 20 19]
  [24 23 22]
  [27 26 25]]]

如果你想按照其他维度排序，只需要改变 axis 参数即可。例如按照第三维排序：

import numpy as np

arr = np.array([[[9, 8, 7], [6, 5, 4], [3, 2, 1]],
                [[12, 11, 10], [15, 14, 13], [18, 17, 16]],
                [[21, 20, 19], [24, 23, 22], [27, 26, 25]]])

sorted_arr = np.sort(arr, axis=2)
print(sorted_arr)

输出结果：

[[[ 1  2  3]
  [ 4  5  6]
  [ 7  8  9]]

 [[10 11 12]
  [13 14 15]
  [16 17 18]]

 [[19 20 21]
  [22 23 24]
  [25 26 27]]]

如果你想获取排序后的索引，可以使用 argsort 函数，例如：

import numpy as np

arr = np.array([[[9, 8, 7], [6, 5, 4], [3, 2, 1]],
                [[12, 11, 10], [15, 14, 13], [18, 17, 16]],
                [[21, 20, 19], [24, 23, 22], [27, 26, 25]]])

sorted_indices = np.argsort(arr, axis=2)
print(sorted_indices)

输出结果：

[[[2 1 0]
  [2 1 0]
  [2 1 0]]

 [[2 1 0]
  [2 1 0]
  [2 1 0]]

 [[2 1 0]
  [2 1 0]
  [2 1 0]]]

如何使用NumPy库依据数组的第二列（索引为1）和第三列（索引为2）对二维数组进行升序排序？

在Python中，你可以使用NumPy库的`argsort()`函数结合数组的切片来按照指定列进行升序排序。下面是一个步骤示例：

首先，假设你有一个二维数组`arr`，并且你想根据第2列（索引为1，因为在Python中是从0开始计数的）和第3列（索引为2）来进行排序。可以按照以下方式操作：

import numpy as np

# 假设 arr 是这样的二维数组
arr = np.array([[4, 2, 5], [1, 7, 3], [6, 8, 9]])

# 使用 argsort() 函数并指定列索引为1（第二列）和2（第三列）
indices = np.lexsort((arr[:, 1], arr[:, 2]))

# 将排序后的索引应用回原始数组上得到排序后的数组
sorted_arr = arr[indices]

print("排序后的数组：", sorted_arr)

在这个例子中，`np.lexsort()`用于对数组的每一列分别进行排序，然后将结果合并成一个整体的索引顺序。最后，我们通过这个排序好的索引重新构造一个新的数组，即排好序的原始数组。