通过 argsort 排序 - 推广到 2d 矩阵

【问题标题】：sorting via argsort - generalization to 2d matrices通过 argsort 排序 - 推广到 2d 矩阵
【发布时间】：2019-11-01 16:55:54
【问题描述】：

要通过 argsort 对 numpy 进行排序，我们可以这样做：

import numpy as np

x = np.random.rand(3)
x_sorted = x[np.argsort(x)]

我正在寻找一个用于泛化到二维或更高维度的 numpy 解决方案。

一维情况下的索引不适用于二维矩阵。

Y = np.random.rand(4, 3)
sort_indices = np.argsort(Y)
#Y_sorted = Y[sort_indices] (what would that line be?)

相关：我正在寻找一个纯粹的 numpy 答案来解决与此答案中解决的问题相同的问题：https://stackoverflow.com/a/53700995/2272172

【问题讨论】：

标签： python numpy

【解决方案1】：

使用np.take_along_axis:

import numpy as np

np.random.seed(42)

x = np.random.rand(3)
x_sorted = x[np.argsort(x)]

Y = np.random.rand(4, 3)
sort_indices = np.argsort(Y)

print(np.take_along_axis(Y, sort_indices, axis=1))

print(np.array(list(map(lambda x, y: y[x], np.argsort(Y), Y))))  # the solution provided

输出

[[0.15599452 0.15601864 0.59865848]
 [0.05808361 0.60111501 0.86617615]
 [0.02058449 0.70807258 0.96990985]
 [0.18182497 0.21233911 0.83244264]]

[[0.15599452 0.15601864 0.59865848]
 [0.05808361 0.60111501 0.86617615]
 [0.02058449 0.70807258 0.96990985]
 [0.18182497 0.21233911 0.83244264]]

【讨论】：