按另一个数组对 numpy 数组进行排序答案

【问题标题】：Sort numpy array by another array按另一个数组对 numpy 数组进行排序
【发布时间】：2021-06-22 14:37:14
【问题描述】：

我有两个 numpy 数组 lst 和 a，我想按照 lst 中出现的相同顺序对 a 的第一列进行排序，同时保持 a 的每一行具有相同的元素。

lst = np.array(['a','b','d','e','c'])
a = np.array([['e','b','a','d','c'],[1,2,3,4,5]]).T

我想要的结果是：

array([['a', '3'],
       ['b', '2'],
       ['d', '4'],
       ['e', '1'],
       ['c', '5']])

我可以通过 pandas 得到这个结果：

(pd.DataFrame(lst, columns=['col'])
 .merge(pd.DataFrame(a, columns=['col','data']), on='col')
 .to_numpy())

但我想知道是否可以仅使用 numpy 来完成。

【问题讨论】：

标签： python numpy

【解决方案1】：

如果（如您提出的示例中）两个数组具有相同数量的元素，并且它们都相同，则以下代码可以正常工作。那么就只是索引的问题，可以通过排序几次（arg-sorting两个数组得到对应的索引排序，然后arg-sorting再次lst得到反向索引）：

idx1 = np.argsort(lst)
idx2 = np.argsort(a[:, 0])
idx1_inv = np.argsort(idx1)
result = a[idx2][idx1_inv]

这里，a[idx2] 正在对 a 的第一列进行排序（正确维护行），然后按 [idx1_inv] 进行索引重建与 lst 相同的顺序。

这可能会推广到a 包含lst 值的任意子集的情况，可能有重复，但我想这会很烦人。一个更简单的解决方案就是使用 python：

value_to_idx = {v: i for i, v in enumerate(lst)}
target_position = [value_to_idx[x] for x in a[:, 0]]
indices = np.argsort(target_position)
result = a[indices]

请注意，这两个解决方案都在O(n * log(n))（其中n = len(a)）中运行，而上面MichaelCG8 使用np.meshgrid 的解决方案在O(n^2) 中运行。

【讨论】：

【解决方案2】：

我假设您在 lst 中的所有值都是唯一的，lst 和 a 的长度相同，并且它们包含您排序所依据的相同字符。

lst = np.array(['a','b','d','e','c'])
a = np.array([['e','b','a','d','c'],[1,2,3,4,5]]).T

first_col = a[:, 0]

lst_grid, first_col_grid = np.meshgrid(lst, b)

indices = np.argmax(lsta==ba, axis=0)
print(indices)
# array([2, 1, 3, 0, 4])

result = a[indices]
print(result)
# array([['a', '3'],
#        ['b', '2'],
#        ['d', '4'],
#        ['e', '1'],
#        ['c', '5']], dtype='<U21')

【讨论】：