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

python numpy如何实现按某一特定行/列排序？

在Python的NumPy库中，你可以使用`numpy.sort()`函数对数组进行排序，但是它不会直接按行或列排序整个二维数组。如果你需要按照某一行或一列的值对整个数组进行排序，你需要先将这一行或列提取出来，然后对提取的数据应用`sort()`函数，最后再根据排序后的结果重构数组。

例如，假设你有一个二维数组`arr`，想要按照第一列的值进行排序：

import numpy as np

# 假设 arr 是一个二维数组
arr = np.array([[4, 7], [2, 5], [9, 1]])

# 提取第一列作为一维数组
column_to_sort = arr[:, 0]

# 对第一列进行排序
sorted_indices = column_to_sort.argsort()

# 使用排序后的索引重构数组
sorted_arr = arr[sorted_indices]

如果你想保持原始数组结构不变，可以创建一个新的排序后的数组，而不改变原数组：

sorted_arr = arr[np.lexsort((arr[:, 1], arr[:, 0]))]  # 按第二列降序，第一列升序排列

这里`np.lexsort()`是一个更通用的方法，它可以处理多个列的排序。

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。