Question

我想使用在第二维向量（大小：4）上运行的自定义谓词，沿着第一维（大小：n）对我的numpy形状数组[n，4]进行排序。我想要做的C ++版本如下，它真的非常简单。我已经看过如何使用python lists执行此操作，但我无法找到使用numpy数组执行此操作的语法。这可能吗？有关np。sort，np。argsort，np。lexsort的文档并未提及自定义谓词。

// c++ version
vector< float[4] > v = init_v(); 
float[4] p = init_p();
std::sort(v.begin(), v.end(), [&p](const auto& lhs, const auto& rhs) {
   return myfn(p, lhs) > myfn(p, rhs); });

编辑：下面是我想用于排序的python代码。即对于每一行＆＃39; （n：4）我的数组，我计算欧氏3D距离的平方（即只有前3列）到一个固定点。

# these both operate on numpy vectors of shape [4] (i.e. a single row of my data matrix)
def dist_sq(a,b):
    d = a[:3]-b[:3]
    return np.dot(d*d)

def sort_pred(lhs, rhs, p):
    return dist_sq(lhs, p) > dist_sq(rhs, p)

Answer 1

在numpy中，您将（向量化）顺序定义函数应用于数组，然后使用np.argsort按结果排序。

这比C ++版本的空间效率低，但这就是你通常用numpy实现性能的方式。

import numpy as np    

def myfn(x):
    return np.sin(x[:, 1])  # example: sort by the sine of the second column

a = np.random.randn(10, 4)

predicate = myfn(a)  # not sure if predicate is the best name for this variable
order = np.argsort(predicate)

a_sorted = a[order]

使用自定义谓词排序numpy数组

1 个答案: