Python实现二维数组按照某行或列排序的方法【numpy lexsort】

Python是一种非常实用的编程语言，拥有丰富的库和工具来帮助我们完成各种任务。其中，Numpy库是Python中非常重要的科学计算库之一，它提供了高效的数组操作和库函数来处理大型数据集。本文将介绍如何使用Numpy库中的lexsort()方法实现二维数组按照某行或列排序的方法。

Numpy中的lexsort()方法

lexsort()方法是Numpy中非常有用的方法之一，它用来对多个序列进行排序。在对二维数组进行排序时，可以使用这个方法对指定行或列进行排序。下面是对该方法的详细介绍：

方法语法

numpy.lexsort(keys, axis=None)

参数说明

• keys：可以是列表或数组，其中每个元素都是需要排序的序列。
• axis：指定排序的轴，如果为None，则默认为整个数组。

方法返回值

lexsort()方法返回排序后的索引数组。

按照行或列排序示例

接下来，我们将介绍如何使用lexsort()方法在Numpy中实现二维数组按照某行或列排序的示例。

按照列排序

考虑一个包含三行四列的数组，如下所示：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 5, 0, 9], [3, 4, 7, 2], [8, 6, 1, 4]]) 

我们可以通过下面的代码，按照第二列进行排序：

sorted_indices = np.lexsort((arr[:,1],))
sorted_arr = arr[sorted_indices]
print(sorted_arr)

在上面这段代码中，lexsort()方法返回的是第二列排序后的索引，我们使用这个索引对二维数组进行排序。运行结果如下：

[[8 6 1 4]
 [3 4 7 2]
 [1 5 0 9]]

我们可以看到，按照第二列排序后，整个数组也随之发生了变化。

按照行排序

我们也可以通过lexsort()方法实现对某行的排序。比如，对于以下数组：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 5, 0, 9], [3, 4, 7, 2], [8, 6, 1, 4]]) 

我们可以使用下面的代码按照第二行进行排序：

sorted_indices = np.lexsort((arr[1,:],)) 
sorted_arr = arr[:, sorted_indices] 
print(sorted_arr)

在上面这段代码中，我们传入的参数是第二行，lexsort()方法返回的是第二行排序后的索引，我们使用这个索引对二维数组进行排序。运行结果如下：

[[0 5 1]
 [7 4 3]
 [1 6 8]
 [9 2 4]]

我们可以看到，按照第二行排序后，整个数组也随之发生了变化。

总结

通过上述示例，我们可以看到使用lexsort()方法对于二维数组的排序非常方便。我们可以通过lexsort()方法实现按照某行或某列进行排序，也可以同时排序多个序列。在实际的编程中，这个功能在数据处理和统计分析时很有实用价值。