Python NumPy lexsort方法用法及代码示例

Numpy 的 lexsort(~) 方法返回与列数据对应的多个输入数组的排序整数索引。请参阅下面的示例以进行说明。

参数

1.keys | array_like 共 sequences

您想要排序的键。

2. axis | int | optional

对输入数组进行排序的轴。对于二维数组，允许的值如下：

值	意义
`None`	展平数组并对其进行排序
`0`	按列排序
`1`	按行排序

默认情况下，axis=-1 表示仅在最后一个轴上进行排序。对于二维数组，这意味着默认排序行为是按行排序。

返回值

一个 Numpy 数组，保存已排序列的整数索引。

例子

假设我们有以下关于 3 个人的数据：

名	姓
Bob	Marley
Alex	Davis
Cathy	Watson

在代码中，这将转换为以下内容：

first_names = np.array(["Bob", "Alex", "Cathy"])
last_names = np.array(["Marley", "Davis", "Watson"])

这里重要的是我们的数据按列分割 - 我们没有一个数组来容纳所有数据。

按单列排序

要按单列排序，请说出名字：

first_names = np.array(["Bob", "Alex", "Cathy"])
last_names = np.array(["Marley", "Davis", "Watson"])
sorted_indices = np.lexsort([first_names])
sorted_indices



array([1, 0, 2])

这里返回的是排序数据的索引列表 - ["Alex Davis", "Bob Marley", "Cathy Watson"] 的原始索引分别为 1、0 和 2。

查看排序后的数据：

for i in sorted_indices:
 print(first_names[i] + " " + last_names[i])



Alex Davis
Bob Marley
Cathy Watson

按多列排序

要按多列排序：

first_names = np.array(["Bob", "Alex", "Alex"])
last_names = np.array(["Marley", "Davis", "Beck"])
sorted_indices = np.lexsort([first_names, last_names])
sorted_indices



array([2, 1, 0])

在这里，我们的第一个键(即 first_names)有重复的值，因此对于这些值，它们按姓氏排序 - 这就是 Alex Beck 排在 Alex Davis 之前的原因。

查看排序后的数据：

for i in sorted_indices:
 print(first_names[i] + " " + last_names[i])



Alex Beck
Alex Davis
Bob Marley

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自Isshin Inada大神的英文原创作品 NumPy | lexsort method。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。