numpy 按两个字段对结构化数组进行排序，升序和降序

Question

我有这行代码：

TableArr = numpy.sort(TableArr, order=['destID','ATTRACT'])

我需要'ATTRACT'顺序是降序而 destID 是升序，这是两者的默认值。尝试[::-1]失败，因为它反转了整个数组。

我将添加一个reverse可以设置为True或False在别处提到的参数，但它对我不起作用，并且在 Numpy 的文档中没有提到。

Answer 1

这是一个交互式会话，用于测试我的评论中的想法：

In [1]: import numpy as np

In [2]: dt = np.dtype([('destID',int),('ATTRACT',float),('other','S10')])
In [3]: TableArr=np.zeros((10,),dt)
In [5]: TableArr['destID']=np.random.randint(10,size=(10,))
In [6]: TableArr['ATTRACT']=np.random.randint(100,size=(10,))

In [7]: TableArr
Out[7]: 
array([(2, 39.0, b''), (7, 7.0, b''), (8, 74.0, b''), (5, 83.0, b''),
       (5, 3.0, b''), (9, 26.0, b''), (8, 9.0, b''), (3, 1.0, b''),
       (1, 67.0, b''), (7, 5.0, b'')], 
      dtype=[('destID', '<i4'), ('ATTRACT', '<f8'), ('other', 'S10')])

In [13]: Tcopy=TableArr[['destID','ATTRACT']].copy()
# use copy() to avoid a FutureWarning

In [14]: Tcopy['ATTRACT'] *= -1  # 'reverse' a field

In [16]: I=np.argsort(Tcopy,order=['destID','ATTRACT'])

In [17]: I
Out[17]: array([8, 0, 7, 3, 4, 1, 9, 2, 6, 5], dtype=int32)

In [18]: TableArr[I]
Out[18]: 
array([(1, 67.0, b''), (2, 39.0, b''), (3, 1.0, b''), (5, 83.0, b''),
       (5, 3.0, b''), (7, 7.0, b''), (7, 5.0, b''), (8, 74.0, b''),
       (8, 9.0, b''), (9, 26.0, b'')], 
      dtype=[('destID', '<i4'), ('ATTRACT', '<f8'), ('other', 'S10')])

整数在增加，而对于它们平局的 3 种情况，浮点数在减少。所以它有效。