Question

我有一个NumPy阵列＆＃39;数据＆＃39;如下：

data = np.array([
[0.0, 30.0, 60.0, 90.0, 120.0, 150.0, -180.0, -150.0, -120.0, -90.0, -60.0, -30.0],
[0.0, 30.0, 60.0, 90.0, 120.0, 150.0, -180.0, -150.0, -120.0, -90.0, -60.0, -30.0],
[0.0, 30.0, 60.0, 90.0, 120.0, 150.0, -180.0, -150.0, -120.0, -90.0, -60.0, -30.0]])

我想制作阵列＆＃39;结果＆＃39;来自给定的数组＆＃39;数据＆＃39;。实际上，在所需的数组中，零列必须放在中间，然后值向右方向增加，而值向左方向减小，如下所示：

result = np.array([
[-180.0, -150.0, -120.0, -90.0, -60.0, -30.0, 0.0, 30.0, 60.0, 90.0, 120.0, 150.0, 180.0],
[-180.0, -150.0, -120.0, -90.0, -60.0, -30.0, 0.0, 30.0, 60.0, 90.0, 120.0, 150.0, 180.0],
[-180.0, -150.0, -120.0, -90.0, -60.0, -30.0, 0.0, 30.0, 60.0, 90.0, 120.0, 150.0, 180.0]])

结果数组应该基于给定数组的索引操作。在NumPy中这样做的最佳方式是什么？

我尝试了np.rot90, np.flipud, np.fliprl个功能但没有成功。

然而，我想不出如何开始。

Answer 1

看看np.roll：

np.roll(data, shift=data.shape[1]//2, axis=1)

这里shift表示要滚动数据的元素数量（右侧为正值，左侧为负值）。根据规范，我们希望沿着第二维（axis=1）向右滚动数组的一半长度。 //是整数除法，data.shape[1]获取第二维的维度大小（基于零索引）。

我认为您错过+180.0 result data中的result值（即data有13列，但您的In [9]: data = np.array([ [0.0, 30.0, 60.0, 90.0, 120.0, 150.0, -180.0, -150.0, -120.0, -90.0, -60.0, -30.0], [0.0, 30.0, 60.0, 90.0, 120.0, 150.0, -180.0, -150.0, -120.0, -90.0, -60.0, -30.0], [0.0, 30.0, 60.0, 90.0, 120.0, 150.0, -180.0, -150.0, -120.0, -90.0, -60.0, -30.0]]) In [10]: result = np.roll(data, data.shape[1]//2, axis=1) In [11]: result Out[11]: array([[-180., -150., -120., -90., -60., -30., 0., 30., 60., 90., 120., 150.], [-180., -150., -120., -90., -60., -30., 0., 30., 60., 90., 120., 150.], [-180., -150., -120., -90., -60., -30., 0., 30., 60., 90., 120., 150.]])只有12）。

{{1}}

这不是基于索引的排序，但考虑到你尝试的其他方法，我猜这是你可能想要的类型操作。

Answer 2

所以，我猜你是否正在尝试将此数组从最小值排序到最高值？你的问题并不完全清楚。试试这个？

result = []
for row in data:
    result.append(np.sort(row))

您可以使用numpy中的设施轻松转换＆＃39;结果＆＃39;再次进入一个numpy数组。有关np.sort available here

的更多信息

自定义排列NumPy数组元素

2 个答案: