使用numpy按另一个列表对矩阵的行和列进行排序

时间:2013-08-31 11:53:38

标签: python numpy matrix

我有一个正方形NxN矩阵。这个矩阵通常很大(N大约5000),我想聚合这个矩阵的一部分来制作一个更小的矩阵。

因此,我有一个包含N个元素的列表,这些元素表示哪些行/列应该在新矩阵中组合在一起。

为了使算法更容易和更快,我想根据上面的列表对行和列进行排序。

示例:

输入5x5矩阵:

row/col |  1 |  2 |  3 |  4 |  5 |
      1 |  5 |  4 |  3 |  2 |  1 |
      2 | 10 |  9 |  8 |  7 |  6 |
      3 | 15 | 14 | 13 | 12 | 11 |
      4 | 20 | 19 | 18 | 17 | 16 |
      5 | 25 | 24 | 23 | 22 | 21 |

要清楚:第一行是[5 4 3 2 1],第一行是[5,10,15,20,25]。

包含'labels'的列表,表示应在新矩阵中将哪些行和列组合在一起:

[2 2 1 3 3]

这意味着新矩阵将是3x3(我们有3个不同的值)。

带有标签的矩阵:

labels             2       1      3
               --------- ---- ---------
      row/col |  1 |  2 |  3 |  4 |  5 |
   2 |      1 |  5 |  4 |  3 |  2 |  1 |
   2 |      2 | 10 |  9 |  8 |  7 |  6 |
   1 |      3 | 15 | 14 | 13 | 12 | 11 |
   3 |      4 | 20 | 19 | 18 | 17 | 16 |
   3 |      5 | 25 | 24 | 23 | 22 | 21 |

预期排序矩阵:

row/col |  3 | 1 |  2 |  4 |  5 |
      3 | 13 |15 | 14 | 12 | 11 |
      1 |  3 | 5 |  4 |  2 |  1 |
      2 |  8 |10 |  9 |  7 |  6 |
      4 | 18 |20 | 19 | 17 | 16 |
      5 | 23 |25 | 24 | 22 | 21 |

使用此矩阵,我可以轻松地对分组元素求和,以在3x3矩阵中形成新元素。请注意,第三列和第一列已移至前/顶部,因为它具有较低的标签值(1对2和3)。

问题:如何用numpy以这种方式对矩阵进行排序?我搜索了其他问题并找到了lexsort,记录数组和其他东西,但作为一个没有很多numpy经验的人,我发现很难完成我想要的排序。

提前致谢!

1 个答案:

答案 0 :(得分:4)

numpy允许您索引数组或列表,因此更改列和行的顺序很容易。

我认为这就是你要找的东西:

>>> a = np.arange(25).reshape(5,5)
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14],
       [15, 16, 17, 18, 19],
       [20, 21, 22, 23, 24]])   

  >>> a[[2,0,1,3,4]] [:,[2,0,1,3,4]]
array([[12, 10, 11, 13, 14],
       [ 2,  0,  1,  3,  4],
       [ 7,  5,  6,  8,  9],
       [17, 15, 16, 18, 19],
       [22, 20, 21, 23, 24]])

作为旁注:

如果您想更改行的顺序:

>>> a[[2,0,1,3,4]]
array([[10, 11, 12, 13, 14],
       [ 0,  1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [15, 16, 17, 18, 19],
       [20, 21, 22, 23, 24]])

如果您想更改列的顺序:

>>> a[:,[2,0,1,3,4]] 
array([[ 2,  0,  1,  3,  4],
       [ 7,  5,  6,  8,  9],
       [12, 10, 11, 13, 14],
       [17, 15, 16, 18, 19],
       [22, 20, 21, 23, 24]])