如何用Python对多维数组进行高效排序？

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关于如何对多维数组进行复合排序，以下是一个简单的示例：

pythonimport numpy as npdata=np.array([[2, 2, 5], [2, 1, 3], [1, 2, 3], [3, 1, 4]])data_sorted=data[np.argsort(data[:, 0), np.argsort(data[:, 1], axis=0), np.argsort(data[:, 2], axis=0)]print(复合排序结果：)print(data_sorted)

关于多维数组如何复合排序

如数组：

>>> import numpy as np >>> data = np.array([[2,2,5],[2,1,3],[1,2,3],[3,1,4]]) >>>> data array([[2, 2, 5], [2, 1, 3], [1, 2, 3], [3, 1, 4]])

将数组先按照第一列升序，第二列升序，第三列升序的方式排序：

>>> idex=np.lexsort([data[:,2], data[:,1], data[:,0]]) >>> sorted_data = data[idex, :] >>> sorted_data array([[1, 2, 3], [2, 1, 3], [2, 2, 5], [3, 1, 4]])

然后将数组按照第一列降序，第二列升序，第三列升序的方式排序：

>>> idex=np.lexsort([data[:,2], data[:,1], -1*data[:,0]]) >>> sorted_data = data[idex, :] >>> sorted_data array([[3, 1, 4], [2, 1, 3], [2, 2, 5], [1, 2, 3]])

补充拓展：python:对多维数组的降序排列

在python中，遗憾的一点是没有对多维数组按照指定维度进行降序排列的方法。

但是，有对一维数组的降序排列，这就足够了！

# Author: Right.Q # 实现多维矩阵的逆序排列 def descend_sort(array): '''对三维数组倒序排列''' [height, width, channel] = array.shape sortArray = np.zeros([height, width, channel]) for h in range(height): for w in range(width): sortArray[h, w, :] = sorted(array[h, w, :], reverse=True) return sortArray

形参是指定的三维数组，如果更多维的话，自动识别维度即可。

以上这篇python 实现多维数组(array)排序就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持易盾网络。