Question

给定一个数组'a'我想按列“sort（a，axis = 0）”对数组进行排序，然后对数组执行一些操作，然后撤消排序。通过这个我并不意味着重新排序，但基本上扭转每个元素的移动方式。我假设argsort（）是我需要的但是我不清楚如何使用argsort（）的结果对数组进行排序，或者更重要的是应用argsort（）的反向/反向

这里有更多细节

我有一个数组a，shape（a）= rXc我需要对每列进行排序

aargsort = a.argsort(axis=0)  # May use this later
aSort = a.sort(axis=0)

现在平均每一行

aSortRM = asort.mean(axis=1)

现在用行均值替换行中的每个col。有没有比这更好的方法

aWithMeans = ones_like(a)
for ind in range(r)  # r = number of rows
    aWithMeans[ind]* aSortRM[ind]

现在我需要撤消我在第一步中所做的排序。 ????

Answer 1

对于您实际尝试解决的问题，可能有更好的解决方案（执行argsort通常会排除实际排序的需要），但是请您继续：

>>> import numpy as np
>>> a = np.random.randint(0,10,10)
>>> aa = np.argsort(a)
>>> aaa = np.argsort(aa)
>>> a # original
array([6, 4, 4, 6, 2, 5, 4, 0, 7, 4])
>>> a[aa] # sorted
array([0, 2, 4, 4, 4, 4, 5, 6, 6, 7])
>>> a[aa][aaa] # undone
array([6, 4, 4, 6, 2, 5, 4, 0, 7, 4])

Answer 2

对于那些仍在寻找答案的人：

In [135]: r = rand(10)

In [136]: i = argsort(r)

In [137]: r_sorted = r[i]

In [138]: i_rev = zeros(10, dtype=int)

In [139]: i_rev[i] = arange(10)

In [140]: allclose(r, r_sorted[i_rev])

Out[140]: True

Answer 3

我不确定如何在numpy中做到最好，但在纯Python中，推理将是：

aargsort持有range(len(a))的排列，告诉您aSort的项目来自哪里 - 非常类似于纯Python：

>>> x = list('ciaobelu')
>>> r = range(len(x))
>>> r.sort(key=x.__getitem__)
>>> r
[2, 4, 0, 5, 1, 6, 3, 7]
>>>

即，sorted(x)的第一个参数为x[2]，第二个参数x[4]，依此类推。

因此，鉴于排序版本，您可以通过“将项目放回原来的位置”来重建原始版本：

>>> s = sorted(x)
>>> s
['a', 'b', 'c', 'e', 'i', 'l', 'o', 'u']
>>> original = [None] * len(s)
>>> for i, c in zip(r, s): original[i] = c
... 
>>> original
['c', 'i', 'a', 'o', 'b', 'e', 'l', 'u']
>>>

当然在numpy中会有更严格更快的方式来表达这一点（不幸的是我不知道内幕，就像我对Python本身一样;-)但我希望这有助于通过展示你需要执行的“把东西放回原处”操作的基本逻辑。

Answer 4

indices=np.argsort(a)为您提供排序索引，例如x = a[indices]为排序数组。 y = b[indices]将数组b前移到已排序的域。 c[indices] = z将z从已排序的域拉回到源域中的c。

例如，

import numpy as np

n = 3
a = np.random.randint(0,10,n) # [1, 5, 2]
b = np.random.randn(n) # [-.1, .5, .2]
c = np.empty_like(a)

# indices that sort a: x=a[indices], x==np.sort(a) is all True
indices = np.argsort(a) # [0,2,1]

# y[i] is the value in b at the index of the i-th smallest value in a
y = b[indices] # [-.1, .2, .5]

# say z[i] is some value related to the i-th smallest entry in a 
z = np.random.randn(n) # [-1.1, 1.2, 1.3]
c[indices] = z # inverted the sorting map, c = [-1.1, 1.3, 1.2]

Answer 5

我无法按照你的例子，但更抽象的问题 - 即，如何对数组进行排序然后反转排序 - 很简单。

import numpy as NP
# create an 10x6 array to work with
A = NP.random.randint(10, 99, 60).reshape(10, 6)
# for example, sort this array on the second-to-last column, 
# breaking ties using the second column (numpy requires keys in
# "reverse" order for some reason)
keys = (A[:,1], A[:,4])
ndx = NP.lexsort(keys, axis=0)
A_sorted = NP.take(A, ndx, axis=0)

从A_sorted“重建”A是微不足道的，因为请记住您首先使用索引数组（'ndx'）对数组进行排序。

# ndx array for example above:  array([6, 9, 8, 0, 1, 2, 4, 7, 3, 5])

换句话说，A_sorted中的第4行是原始数组中的第1行，A等。

Answer 6

比赛已经很晚了，但是在这里：

import numpy as np
N = 1000 # or any large integer
x = np.random.randn( N )
I = np.argsort( x )
J = np.argsort( I )
print( np.allclose( x[I[J]] , x ) )
>> True

基本上，argsort是argsort，因为反向排序的第n个元素是J [n] = k：I [k] = n。也就是说，我[J [n]] = n，所以J对I.进行排序。

撤消或反转argsort（），python

6 个答案: