關(guān)于多維數(shù)組如何復(fù)合排序

如數(shù)組：

>>> import numpy as np>>> data = np.array([[2,2,5],[2,1,3],[1,2,3],[3,1,4]])>>>> dataarray([[2, 2, 5], [2, 1, 3], [1, 2, 3], [3, 1, 4]])

將數(shù)組先按照第一列升序，第二列升序，第三列升序的方式排序：

>>> idex=np.lexsort([data[:,2], data[:,1], data[:,0]])>>> sorted_data = data[idex, :]>>> sorted_dataarray([[1, 2, 3], [2, 1, 3], [2, 2, 5], [3, 1, 4]])

然后將數(shù)組按照第一列降序，第二列升序，第三列升序的方式排序：

>>> idex=np.lexsort([data[:,2], data[:,1], -1*data[:,0]])>>> sorted_data = data[idex, :]>>> sorted_dataarray([[3, 1, 4], [2, 1, 3], [2, 2, 5], [1, 2, 3]])

補(bǔ)充拓展：python:對(duì)多維數(shù)組的降序排列

在python中，遺憾的一點(diǎn)是沒(méi)有對(duì)多維數(shù)組按照指定維度進(jìn)行降序排列的方法。

但是，有對(duì)一維數(shù)組的降序排列，這就足夠了！

# Author: Right.Q# 實(shí)現(xiàn)多維矩陣的逆序排列 def descend_sort(array): ’’’對(duì)三維數(shù)組倒序排列’’’ [height, width, channel] = array.shape sortArray = np.zeros([height, width, channel]) for h in range(height): for w in range(width): sortArray[h, w, :] = sorted(array[h, w, :], reverse=True) return sortArray

形參是指定的三維數(shù)組，如果更多維的話(huà)，自動(dòng)識(shí)別維度即可。

以上這篇python 實(shí)現(xiàn)多維數(shù)組(array)排序就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持好吧啦網(wǎng)。