Numpy 數組復合排序——mX4列，根據多列組合排序

一、 Numpy 僅根據某列對 array（mX4）整體排序用argsort

import numpy as npdata = np.array([[1, 5, 2, 4, 10], [9, 6, 8, 4, 5], [2, 3, 4, 6, 3], [7, 6, 8, 4, 6]])
print(' before---- ')
print(data)
data = data[data[:, 0].argsort()]
print('根據第1列排序 after: ')
print(data)

運行結果：

二、mX4根據多列組合排序（先根據x排序，x相同根據y排序，y相同根據z排序）

分以下三步進行，源代碼見底部：

1. np array(array) 轉array(tuple) [(1,2,3,4),(5,6,7,8),…] ----> [(1,2,3,4),(5,6,7,8),…]

m2A = []for i in range(0, len(inFile)):m2A.append((inFile[i][0], inFile[i][1], inFile[i][2], inFile[i][3]))

2. np 對array(tuple) 進行 多列組合排序（先根據x排序，再根據y排序，再根據z排序） m2A: [(1,2,3,4),(5,6,7,8),…]

dtype = [('x', float), ('y', float), ('z', float), ('i', int)]
tuple1 = np.array(m2A, dtype)
tuple1 = np.sort(tuple1, order=['x', 'y', 'z'])

3. np array(tuple) 轉 array(array)

   該過程包括倆步：
   (1) np array 遞歸轉為 tuple [(1,2,3,4),(5,6,7,8),…] ----> ((1,2,3,4),(5,6,7,8),…)
   (2) np tuple 轉 array [(1,2,3,4),(5,6,7,8),…] —> [[1,2,3,4],[5,6,7,8],…]

inFile = np.array(totuple(tuple1))   # 先整體轉為元組，再轉多維數組

import numpy as npnp.set_printoptions(suppress=True)def totuple(a):try:return tuple(totuple(i) for i in a)except TypeError:return adata = np.array([[423999.72382051, 4421127.27096031, 83.313, 7.],[423993.12782051, 4421123.49396031, 83.276, 23.],[423993.05882051, 4421122.56596031, 84.28, 82.],[423992.95382051, 4421123.20896031, 83.293, 15.],[423993.08082051, 4421122.47896031, 84.429, 100.]])print('排序前: ',data.shape,data)m2A = []
for i in range(0, len(data)):m2A.append((data[i][0], data[i][1], data[i][2], data[i][3]))dtype = [('x', float), ('y', float), ('z', float), ('i', int)]
tuple1 = np.array(m2A, dtype)
tuple1 = np.sort(tuple1, order=['x', 'y', 'z'])
print(tuple1.shape)inFile = np.array(totuple(tuple1))   # 轉為元組，轉arrayprint('排序后：', data)

運行結果如下：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Numpy 数组复合排序——mX4列，根据多列组合排序的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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