numpy:将argsort应用于数组

Question

该argsort()函数返回一个索引矩阵,可用于索引原始数组,以便结果与sort()结果匹配.

有没有办法应用这些指数？我有两个数组,一个是用于获取排序顺序的数组,另一个是一些关联数据.

我想计算,assoc_data[array1.argsort()]但似乎不起作用.

这是一个例子:

z=array([1,2,3,4,5,6,7])
z2=array([z,z*z-7])
i=z2.argsort()

---

z2=array([[ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7],
          [-6, -3,  2,  9, 18, 29, 42]])
i =array([[1, 1, 1, 0, 0, 0, 0],
          [0, 0, 0, 1, 1, 1, 1]])

我想将i应用于z2(或其他具有相关数据的数组),但我不知道该怎么做.

Answer 1

这可能是矫枉过正,但这将适用于nd案例:

import numpy as np
axis = 0
index = list(np.ix_(*[np.arange(i) for i in z2.shape]))
index[axis] = z2.argsort(axis)
z2[index]

# Or if you only need the 3d case you can use np.ogrid.

axis = 0
index = np.ogrid[:z2.shape[0], :z2.shape[1], :z2.shape[2]]
index[axis] = z2.argsort(axis)
z2[index]

Answer 2

你很幸运，我刚刚获得了麻痹学硕士学位。

>>> def apply_argsort(a, axis=-1):
...     i = list(np.ogrid[[slice(x) for x in a.shape]])
...     i[axis] = a.argsort(axis)
...     return a[i]
... 
>>> a = np.array([[1,2,3,4,5,6,7],[-6,-3,2,9,18,29,42]])
>>> apply_argsort(a,0)
array([[-6, -3,  2,  4,  5,  6,  7],
       [ 1,  2,  3,  9, 18, 29, 42]])

有关正在发生的事情的解释，请参阅我对这个问题的回答。