python数组排序和索引答案

【问题标题】：python array sorting and indexingpython数组排序和索引
【发布时间】：2015-07-23 09:13:18
【问题描述】：

假设你有一个 3D 数组：

arr = np.zeros((9,9,9))
a[2:7,2:7,2:7] = np.random.randint(5, size=(5,5,5))

如何对这个数组中所有出现的值进行排序（而不是像 np.sort 这样的轴）并显示这些值的所有索引？

输出应该是这样的：

0 at [0,0,0], [0,1,0], [0,2,1], ...etc.
1 at [5,5,5], [5,7,6], ...etc
2 at [4,5,5], ...etc
3 at ...etc

and so on

【问题讨论】：

您自己尝试过什么吗？什么有效，什么无效？
我尝试循环遍历所有元素，将它们的值和索引放入一个列表并按值对该列表进行排序。虽然这不是很有效（我的数据集大约有 300x300x300 数组）所以我认为它不值得一提。
defaultdict 效率到底够不够？
不是真的，我会用 np.unravel_index 试试 Eelco 的方法，看看能不能绕过分组……

标签： python arrays sorting numpy

【解决方案1】：

获取分组值的一个非常简单的方法是defaultdict：

from collections import defaultdict

grouped = defaultdict(list)
for position, v in np.ndenumerate(arr):
    grouped[v].append(position)

for v, positions in grouped.items():
    print('{0} is at {1}'.format(v, positions))

【讨论】：

【解决方案2】：

import numpy as np
arr = np.zeros((9,9,9))
arr[2:7,2:7,2:7] = np.random.randint(5, size=(5,5,5))

S = np.sort(arr,axis=None)
I = np.argsort(arr, axis=None)
print np.array([S] + list( np.unravel_index(I, arr.shape))).T

这应该或多或少地为您提供您正在寻找的结果；这里的精髓在于 unravel_index。如果您坚持以按数组值分组的方式获取结果，您可以搜索stackoverflow以在numpy中进行分组。

【讨论】：

【解决方案3】：

这会起作用（虽然效率不是很高）：

arr = np.zeros((9,9,9))
arr[2:7,2:7,2:7] = np.random.randint(5, size=(5,5,5))

arr = arr.flatten () # Flatten the array, arr is now a (9 * 9 * 9) vector
arr.sort ()          # Sort the now 1-d array
arr.reshape ((9, 9, 9)) # Reshape it

for i in range(0, 5):
    id = np.array(np.where (arr == i)).T
    print('{} at {}'.format(i, ', '.join(map(str, c))))

【讨论】：