有没有办法制作从第一列排序的数组列表？答案

【问题标题】：Is there a way to make a list of arrays, sorted out from first column?有没有办法制作从第一列排序的数组列表？
【发布时间】：2021-01-28 16:02:04
【问题描述】：

我必须列出从第一列编号分组的数组。这是使用 numpy。我有以下数组； X。第一列显示如何使用数字 0、1、3 和 4 组织数组。

x = np.array([[0,0,0,0,3],
              [1,0,0,2,3],
              [4,0,0,0,0],
              [3,0,0,0,2],
              [0,0,0,0,3],
              [1,0,0,2,3]])

我发现了如何对数组进行排序：

data = x[np.argsort(x[:, 0])]
print(data)
[[0 0 0 0 3]
 [0 0 0 0 3]
 [1 0 0 2 3]
 [1 0 0 2 3]
 [3 0 0 0 2]
 [4 0 0 0 0]]

但输出必须是包含数组元素的列表像这样：

list_of_arrays = np.array([[[0,0,0,3],
                            [0,0,0,3]], 
                           [[0,0,2,3],[0,0,2,3]], 
                           [[0,0,0,2]],
                           [[0,0,0,0]]])

因此，第一列用作数组在列表中的外观标记。总的来说，我对 python 和编码很陌生，因此非常感谢任何帮助。

【问题讨论】：

标签： python list numpy

【解决方案1】：

单线：

[np.row_stack(x[np.where(x[:, 0] == y)])[:, 1:] for y in set(x[:, 0])]

[array([[0, 0, 0, 3],
        [0, 0, 0, 3]]),
 array([[0, 0, 2, 3],
        [0, 0, 2, 3]]),
 array([[0, 0, 0, 2]]),
 array([[0, 0, 0, 0]])]

解释：这是一个列表推导，set() 将首先从第一个矩阵列中选择所有唯一值。理解会遍历所有这些值，np.where 会找到以每个值开头的行的索引。然后每一行的第一列被切片表达式移除，并且这些行被row_stack()分组到数组中。

【讨论】：

我非常怀疑这是否会按照上面的要求进行分组。
没有第三个维度 - 结果按第一个（现已删除）订单号分组
啊，我明白了

【解决方案2】：

您需要对第一个值进行分组，然后您可以使用 fromiter 创建新数组并相应地调整它们的大小并重新组合成一个数组：

import numpy as np
from itertools import chain, groupby, tee

x = np.array([[0,0,0,0,3],
              [1,0,0,2,3],
              [4,0,0,0,0],
              [3,0,0,0,2],
              [0,0,0,0,3],
              [1,0,0,2,3]])


def fromiter2d_drop_first(it, dtype):
    # modified from
    # https://stackoverflow.com/a/45738134/7505395 
    it, it2 = tee(it)
    length = sum(1 for _ in it2) 

    flattened = chain.from_iterable(it)
    array_1d = np.fromiter(flattened, dtype)
    array_2d = np.reshape(array_1d, (length, -1))
    return array_2d [:, 1:]


data = x[np.argsort(x[:, 0])]
groups = np.array( [fromiter2d_drop_first(v, int) 
                    for k,v in groupby(data, key=lambda i:i[0])], dtype=object)
print(groups)

输出：

[array([[0, 0, 0, 3], [0, 0, 0, 3]])
 array([[0, 0, 2, 3], [0, 0, 2, 3]]) 
 array([[0, 0, 0, 2]])
 array([[0, 0, 0, 0]])]

【讨论】：

【解决方案3】：

解决方案：
这可能会对您有所帮助：

import numpy as np
from itertools import groupby
from operator import itemgetter

x = np.array([[0,0,0,0,3],
              [1,0,0,2,3],
              [4,0,0,0,0],
              [3,0,0,0,2],
              [0,0,0,0,3],
              [1,0,0,2,3]])

def get_arr_lists(iterr):
    tmp_list = []
    for val in iterr:
        tmp_list.append(val[1:])
    return tmp_list

data = x[np.argsort(x[:, 0])]

final_arr = [get_arr_lists(iterr) for x, iterr in groupby(data, key = itemgetter(0))]

print(final_arr)

输出：

[
    [array([0, 0, 0, 3]), array([0, 0, 0, 3])], 
    [array([0, 0, 2, 3]), array([0, 0, 2, 3])], 
    [array([0, 0, 0, 2])], 
    [array([0, 0, 0, 0])]
]

【讨论】：