Numpy 如何在 Python 中按照第二列对 2D 数组（numpy.ndarray）进行排序

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Numpy 如何在 Python 中按照第二列对 2D 数组（numpy.ndarray）进行排序

2024-07-11 23:51| 来源: 网络整理| 查看: 265

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引言

在 Python 编程中，有时需要对数组进行排序。利用 Numpy 模块中的排序函数，可以轻松地对数组进行排序。本文将详细介绍如何使用 Numpy 对 2D 数组（numpy.ndarray）进行排序，主要针对的是按照第二列排序。

什么是二维数组？

在 Python 编程中，数组是一组按照特定方式排列的数据。其中，二维数组就是将数组排列成行和列的形式，相对于一维数组，它可以更加有效地管理数据。如下所示：

import numpy as np arr = np.array([[1, 4, 2], [3, 1, 5], [2, 3, 0]]) print(arr)

输出结果：

array([[1, 4, 2], [3, 1, 5], [2, 3, 0]]) 如何排序二维数组？

有两种主要的排序方式——升序（ascending order）和降序（descending order）。在 Python 编程中，可以利用 Numpy 模块中的排序函数 sort() 来实现。根据需要排序的列，选取列表中对应的索引即可。

下面的例子展示了如何按照第二列对 2D 数组进行升序排序：

import numpy as np arr = np.array([[1, 4, 2], [3, 1, 5], [2, 3, 0]]) print("原数组：", arr) indices = arr[:, 1].argsort() # 获取按第二列排序后的索引 print("排序后的索引：", indices) sorted_arr = arr[indices] # 使用索引重新排列原数组 print("按第二列排序后的数组：", sorted_arr)

输出结果：

原数组： [[1 4 2] [3 1 5] [2 3 0]] 排序后的索引： [1 2 0] 按第二列排序后的数组： [[3 1 5] [2 3 0] [1 4 2]]

其中，arr[:,1] 表示取所有行的第二列，argsort() 返回一个按照值排序后的数组索引组成的列表；最后，在原数组 arr 中选取这个排序后的列表中的索引，即可获得按照第二列排序后的数组。

如果要按降序排序，则需要使用[::-1]，如下所示：

import numpy as np arr = np.array([[1, 4, 2], [3, 1, 5], [2, 3, 0]]) print("原数组：", arr) indices = (-arr[:, 1]).argsort() # 获取按第二列排序后的索引 print("排序后的索引：", indices) sorted_arr = arr[indices] # 使用索引重新排列原数组 print("按第二列降序排序后的数组：", sorted_arr)

输出结果：

原数组： [[1 4 2] [3 1 5] [2 3 0]] 排序后的索引： [0 2 1] 按第二列降序排序后的数组： [[1 4 2] [2 3 0] [3 1 5]] 总结

本文介绍了如何使用 Numpy 对二维数组按照第二列进行排序的方法。可以通过选取相应的排序方式和列，进行升序或者降序的排序。希望对大家有所帮助！

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Numpy 如何在 Python 中按照第二列对 2D 数组（numpy.ndarray）进行排序

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