python中numpy按第一列排序

可以使用`numpy.argsort()`方法来按第一列排序，然后使用`numpy.take()`方法按照排序后的索引返回排序后的数组。例如：

import numpy as np

arr = np.array([[3, 2, 1], [1, 4, 3], [2, 1, 4]])
sorted_indices = arr[:, 0].argsort()
sorted_arr = np.take(arr, sorted_indices, axis=0)

print(sorted_arr)

输出结果为：

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

其中`arr[:, 0]`表示取`arr`的第一列，`argsort()`方法返回按照第一列排序后的索引，`np.take()`方法按照这些索引返回排序后的数组。

相关问题

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。

python numpy三维数组将第一维排序

如果你想对一个三维数组按照第一维排序，你可以使用 numpy 的 sort 函数，并设置 axis 参数为 0。以下是一个示例代码：

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=0)
print(sorted_arr)

输出结果：

[[[ 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]]]

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=0)
print(sorted_indices)

输出结果：

[[[0 0 0]
  [0 0 0]
  [0 0 0]]

 [[1 1 1]
  [1 1 1]
  [1 1 1]]

 [[2 2 2]
  [2 2 2]
  [2 2 2]]]

这个结果表示第一维的元素按照从小到大的顺序排列后，原先在第一维的第 0 个位置的元素在排序后在第 0 个位置，原先在第一维的第 1 个位置的元素在排序后在第 1 个位置，以此类推。