Question

所以，根据这个输入，我想做什么：

a=np.array([[5, 1, 10], [2, 3, 4]])

转换为另一个np数组：

[[(5, 0), (1, 1), (10, 2)], [(2, 0), (3, 1), (4, 2)]]

这样做的pythonic方式是什么？

编辑：我使用的是1索引但0索引也可以。添加了更多上下文以澄清。修复了初始化中的拼写错误。

列索引表示项目。每个单元格中的值表示该项目的分数。我想要做的是根据分数按递减顺序对每一行进行排序，并抓取指数进行进一步处理。

所以，如果我有如上所述的输出，在排序后它看起来像：

[[(10, 2), (5, 0), (1, 1)], [(4,2), (3, 1), (2, 0)]]

然后我可以抓住指数：

[[2, 0, 1],[2, 1, 0]]

由于

Answer 1

首先，您的a表达式缺失[]

In [231]: a=np.array([[5, 1, 10], [2, 3, 4]])  # add extra []
In [232]: a
Out[232]: 
array([[ 5,  1, 10],
       [ 2,  3,  4]])

列表理解是生成显示列表的最简单方法

In [233]: [[(n,i+1) for i,n in enumerate(row)] for row in a]
Out[233]: [[(5, 1), (1, 2), (10, 3)], [(2, 1), (3, 2), (4, 3)]]

我也可以通过连接np.arange(1,4)来实现，但内部元素不会是元组。我必须使用结构化数组才能获得这种显示效果。

这是我们通过连接得到的那种3d数组：

In [234]: np.array(_)
Out[234]: 
array([[[ 5,  1],
        [ 1,  2],
        [10,  3]],

       [[ 2,  1],
        [ 3,  2],
        [ 4,  3]]])

具有相同tolist()输出的结构化数组：

In [244]: alist=[[(n,i+1) for i,n in enumerate(row)] for row in a]
In [245]: a3=np.array(alist, dtype='i,i')
In [246]: a3
Out[246]: 
array([[( 5, 1), ( 1, 2), (10, 3)],
       [( 2, 1), ( 3, 2), ( 4, 3)]], 
      dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<i4')])

直接建设：

In [254]: a2=np.zeros((a.shape[0],a.shape[1],2),a.dtype)
In [255]: a2[:,:,0]=a
In [256]: a2[:,:,1]=np.arange(1,4)
In [257]: a2
Out[257]: 
array([[[ 5,  1],
        [ 1,  2],
        [10,  3]],

       [[ 2,  1],
        [ 3,  2],
        [ 4,  3]]])

或结构化案例：

In [258]: a2=np.zeros((a.shape[0],a.shape[1]),dtype='i,i')
In [259]: a2['f0']=a
In [260]: a2['f1']=np.arange(1,4)

相同的构造，但编辑中描述的排序值：

In [281]: idx=np.argsort(-a,axis=1)
In [282]: a1 = -np.sort(-a,1)
In [283]: a2=np.zeros((a.shape[0],a.shape[1]),dtype='i,i')
In [285]: a2['f0']=a1
In [286]: a2['f1']=idx
In [287]: a2
Out[287]: 
array([[(10, 2), ( 5, 0), ( 1, 1)],
       [( 4, 2), ( 3, 1), ( 2, 0)]], 
      dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<i4')])

Answer 2

要获得相应列索引的最终输出，这些索引以相应的行降序显示相应的行，只需将axis参数列为1或{-1即可在每行中使用np.argsort {1}}如果您正在处理多维数组，然后使用[:,::-1]或[...,::-1]翻转列以获取多维数组。使用argsort的替代方法是使用输入数组的否定版本。这样我们就不会处理堆积的索引元组及其分数。

因此，np.argsort的两个解决方案将是 -

np.argsort(a,axis=1)[:,::-1]
np.argsort(-a,axis=1)

示例运行 -

In [51]: a
Out[51]: 
array([[ 5,  1, 10],
       [ 2,  3,  4]])

In [52]: np.argsort(a,axis=1)[:,::-1]
Out[52]: 
array([[2, 0, 1],
       [2, 1, 0]])

In [53]: np.argsort(-a,axis=1)
Out[53]: 
array([[2, 0, 1],
       [2, 1, 0]])

Pythonic方法将numpy数组转换为具有列索引的另一个数组

2 个答案: