Question

假设您有一个numpy向量[0,3,1,1,1]并且您运行argsort 你会得到[0,2,3,4,1]，但所有的都是一样的！我想要的是一种有效的方法来改变相同值的索引。如果没有在循环向量上有两个索引的while循环，怎么办呢？

numpy.array([0,3,1,1,1]).argsort()

Answer 1

使用lexsort： np.lexsort((b,a))表示按a排序，然后按b

排序

>>> a
array([0, 3, 1, 1, 1])
>>> b=np.random.random(a.size)
>>> b
array([ 0.00673736,  0.90089115,  0.31407214,  0.24299867,  0.7223546 ])
>>> np.lexsort((b,a))
array([0, 3, 2, 4, 1])
>>> a.argsort()
array([0, 2, 3, 4, 1])
>>> a[[0, 3, 2, 4, 1]]
array([0, 1, 1, 1, 3])
>>> a[[0, 2, 3, 4, 1]]
array([0, 1, 1, 1, 3])

Answer 2

这有点像黑客，但如果你的数组只包含整数，你可以添加随机值并argsort结果。 np.random.rand会在[0, 1)中为您提供结果，因此在这种情况下，您可以保证维护不相同元素的顺序。

>>> import numpy as np
>>> arr = np.array([0,3,1,1,1])
>>> np.argsort(arr + np.random.rand(*arr.shape))
array([0, 4, 3, 2, 1])
>>> np.argsort(arr + np.random.rand(*arr.shape))
array([0, 3, 4, 2, 1])
>>> np.argsort(arr + np.random.rand(*arr.shape))
array([0, 3, 4, 2, 1])
>>> np.argsort(arr + np.random.rand(*arr.shape))
array([0, 2, 3, 4, 1])
>>> np.argsort(arr + np.random.rand(*arr.shape))
array([0, 2, 3, 4, 1])
>>> np.argsort(arr + np.random.rand(*arr.shape))
array([0, 4, 2, 3, 1])

在这里，我们看到索引0始终位于argsort结果中的第一位，而索引1位于最后，但其余结果是随机排列的。

通常，您可以生成由np.diff(np.sort(arr)).max()限定的随机值，但在某些时候您可能会遇到精度问题。

如何使argsort结果在相等值之间随机？

2 个答案: