另一个订购一个numpy数组

Question

我有一个数组,确定元素的排序:

order = [3, 1, 4, 2]

然后我想要排序另一个更大的数组(仅包含那些元素):

a = np.array([4, 2, 1, 1, 4, 3, 1, 3])    

这样首先出现的元素order在结果中排在第一位,等等.
在Python中,我会用一个关键函数来做:

sorted(a, key=order.index)
[3, 3, 1, 1, 1, 4, 4, 2]

如何(有效地)使用numpy这样做？numpy数组是否有类似的"关键功能"概念？

Answer 1

具体案例: Ints

因为ints,我们可以使用bincount-

np.repeat(order,np.bincount(a)[order])

样品运行 -

In [146]: sorted(a, key=order.index)
Out[146]: [3, 3, 1, 1, 1, 4, 4, 2]

In [147]: np.repeat(order,np.bincount(a)[order])
Out[147]: array([3, 3, 1, 1, 1, 4, 4, 2])

一般情况

方法#1

推广所有dtypes bincount-

# https://stackoverflow.com/a/41242285/ @Andras Deak
def argsort_unique(idx):
    n = idx.size
    sidx = np.empty(n,dtype=int)
    sidx[idx] = np.arange(n)
    return sidx

sidx = np.argsort(order)
c = np.bincount(np.searchsorted(order,a,sorter=sidx))
out = np.repeat(order, c[argsort_unique(sidx)])

方法#2-A

有np.unique和searchsorted所有元素order都在的情况a-

unq, count = np.unique(a, return_counts=True)
out = np.repeat(order, count[np.searchsorted(unq, order)])

方法#2-B

为了涵盖所有情况,我们需要一个额外的步骤 -

unq, count = np.unique(a, return_counts=1)
sidx = np.searchsorted(unq, order)
out = np.repeat(order, np.where(unq[sidx] == order,count[sidx],0))