numpy怎么实现根据某一列排序后相关信息跟着变动

在NumPy中，可以使用argsort()函数根据某一列进行排序，并使相关信息跟随变动。下面是一个例子来说明该过程：

1. 首先，导入NumPy库：

import numpy as np

2. 创建一个二维NumPy数组：

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

3. 使用argsort()函数对数组的某一列进行排序：

sorted_indices = arr[:, 1].argsort()

这里我们选择对第二列进行排序，返回的是排序后的索引。

4. 使用排序后的索引重新排列数组：

sorted_arr = arr[sorted_indices]

这样，数组就按照第二列的值进行了排序。

5. 相关信息根据排序后的数组变动：

排序后，相关信息也会随之变动。例如，在我们的例子中，如果我们有其他与二维数组arr相关的信息（例如另外一个数组），可以使用相同的排序索引来重新排列它们：

other_info = np.array(['a', 'b', 'c'])

sorted_other_info = other_info[sorted_indices]

这样，other_info数组的元素也会按照第二列的排序顺序重新排列。

通过以上步骤，我们可以在NumPy中实现数组根据某一列排序后相关信息跟随变动。注意，这里的排序是基于单个列进行的，如果需要根据多个列排序，可以在argsort()函数中指定多个列的索引。

相关问题

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。

numpy array根据某一列的值降序排序

可以使用NumPy中的argsort函数来实现。argsort函数返回按指定轴排序后的索引值，可以用于对原数组进行排序。

假设存在一个二维数组arr，要按照第二列（索引为1）的值进行降序排序，可以使用以下代码实现：

import numpy as np

# 生成一个随机数组
arr = np.random.randint(0, 10, size=(5, 2))

# 按第二列的值降序排序
arr_sorted = arr[np.argsort(-arr[:, 1])]

print(arr)
print(arr_sorted)

输出结果如下：

原数组：
[[9 0]
 [9 9]
 [2 3]
 [4 9]
 [7 9]]

按第二列的值降序排序后的数组：
[[4 9]
 [7 9]
 [9 9]
 [2 3]
 [9 0]]

其中，`-arr[:, 1]`表示将第二列的值取相反数，从而实现降序排序。