无法弄清楚如何使用 argsort 在一个数组上创建索引并使用它对另一个数组进行排序

Question

我有一个数组ranks，我想按列排序。我想使用那种索引来重新排列具有相同维度的数组，称为unsorted. 然后我想选择未排序的前 2 行。这是我到目前为止不起作用的示例：import numpy as npranks = np.random.uniform(0,1,(10,5))unsorted = np.random.uniform(0,1,(10,5))ind = np.argsort(ranks,axis = 1)sorted = unsorted[ind]sorted = sorted[0:2,:]速度也是一个问题，因为它将应用于大型阵列 (50,000 x 5,000)。

Answer 1

首先确保我们知道如何argsort申请ranks：

In [222]: ranks = np.random.randint(0,10,(4,5)) 

     ...: unsorted = np.random.randint(0,10,(4,5)) 

     ...:  

     ...: ind = np.argsort(ranks,axis = 1)                                                           

In [223]: ranks                                                                                      

Out[223]: 

array([[5, 9, 4, 8, 6],

       [8, 6, 7, 3, 1],

       [1, 2, 3, 4, 8],

       [6, 0, 0, 5, 0]])

In [224]: ind                                                                                        

Out[224]: 

array([[2, 0, 4, 3, 1],

       [4, 3, 1, 2, 0],

       [0, 1, 2, 3, 4],

       [1, 2, 4, 3, 0]])

In [225]: np.take_along_axis(ranks, ind, axis=1)                                                     

Out[225]: 

array([[4, 5, 6, 8, 9],

       [1, 3, 6, 7, 8],

       [1, 2, 3, 4, 8],

       [0, 0, 0, 5, 6]])

这里每一行都是有序的。

pre-take_along 方法（仍然可以正常工作）是：

In [226]: ranks[np.arange(4)[:,None], ind]                                                           

Out[226]: 

array([[4, 5, 6, 8, 9],

       [1, 3, 6, 7, 8],

       [1, 2, 3, 4, 8],

       [0, 0, 0, 5, 6]])

显然我们可以将其应用于unsorted，尽管我知道您所说的 top 是什么意思two rows。two rows[226]是什么？

对二维数组进行排序很棘手；很难想象正在发生的事情。我更改了您的示例以使用整数和小形状来更好地可视化操作。

unsorted[ind]是不正确的。 ind在本例中，值为 0...4，即列数。它不能用于索引第一个维度（行）。在我的简化示例中，4 太大了。您的示例运行，但形状为 off (10,5,5)。