使用返回的索引对2D numpy数组排序np.argsort公司()

Question

当我们有一个1D numpy数组时，我们可以按以下方式对其进行排序：

>>> temp = np.random.randint(1,10, 10)
>>> temp
array([5, 1, 1, 9, 5, 2, 8, 7, 3, 9])
>>> sort_inds = np.argsort(temp)
>>> sort_inds
array([1, 2, 5, 8, 0, 4, 7, 6, 3, 9], dtype=int64)
>>> temp[sort_inds]
array([1, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 9])

注意：我知道我可以使用np.sort；显然，我需要不同数组的排序索引-这只是一个简单的例子。现在我们可以继续我的实际问题。。在

我试图对二维阵列应用相同的方法：

^{pr2}$

这个结果看起来不错——注意，我们可以使用sort_inds中相应行的索引对d的每一行进行排序，如1D示例所示。但是，尝试使用1D示例中使用的相同方法获取排序数组时，出现以下异常：

>>> d[sort_inds]
---------------------------------------------------------------------------
IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-63-e480a9fb309c> in <module>
----> 1 d[ind]

IndexError: index 5 is out of bounds for axis 0 with size 5

所以我有两个问题：

1. 刚才发生什么事了？纽比是如何解释这段代码的？在
2. 我如何仍然可以实现我想要的结果——也就是说，使用sort_inds排序d或任何其他相同维度的数组？在

谢谢

Answer 1

您需要一些额外的工作来正确索引2d数组。下面是一种使用advanced indexing的方法，其中^{}用于第一个轴，以便sort_inds中的每一行从d中的相应行提取值：

d[np.arange(d.shape[0])[:,None], sort_inds]

array([[1, 1, 2, 3, 3, 4, 4, 7, 8, 9],
       [1, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 8, 8, 9],
       [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8, 8],
       [2, 2, 4, 7, 7, 8, 8, 9, 9, 9],
       [1, 1, 2, 4, 4, 7, 7, 8, 8, 8]])