如何使用特定的列索引对Numpy 2D数组行进行降序或升序排序
假设我有一个类似于这样的2D数组：
a = np.array([[3,6,7],[1,9,4],[ 3,7,8],[2,5,10]])
a
# array([[ 3, 6, 7],
# [ 1, 9, 4],
# [ 3, 7, 8],
# [ 2, 5, 10]])
我需要根据第一列的降序和第二列的升序对行进行排序，以获得以下结果：
array([[ 3, 6, 7],
[ 3, 7, 8],
[ 2, 5, 10],
[ 1, 9, 4]])
在Matlab中使用sortrows（my_matrix，[-12]）很简单，其中-1表示第一列下降，2表示第二列上升。
我想知道numpy中是否有这样的功能。
共有2个答案
如果您愿意使用pandas，可以将列表传递到升序关键字中，以控制每个字段的排序顺序：
>>> pd.DataFrame(a).sort_values([0,1], ascending=[False, True])
0 1 2
0 3 6 7
2 2 5 10
1 1 9 4
以下是如何使用numpy_indexed包来完成它：
import numpy_indexed as npi
print(a[npi.argsort((a[:,1], -a[:,0]))])
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我对这件事还不熟悉，很困惑。
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