查找对 numpy 列进行排序的索引返回零

【问题标题】：finding indices that would sort numpy column returns zeros查找对 numpy 列进行排序的索引返回零
【发布时间】：2017-01-05 00:27:10
【问题描述】：

我正在尝试使用函数argsort 获取对数组的每一列进行排序的索引。然而，它只是简单地返回零而不是真正的索引。例如：

x = np.matrix([[5, 2, 6], [3, 4, 1]])
print(x)

print(x[:,0])
print(x[:,1])
print(x[:,2])

print(x[:,0].argsort())
print(x[:,1].argsort())
print(x[:,2].argsort())

我希望这会返回三个数组。 [1 0]、[0 1] 和 [1 0] 表示每列的索引（如果已排序），但是，我得到三个全都包含零的数组。

非常感谢任何帮助！

【问题讨论】：

标签： python numpy

【解决方案1】：

用切片索引matrix总是会返回另一个2-d matrix。（此行为与常规 numpy 数组不同。）例如，参见 x[:,0] 的输出：

In [133]: x[:,0]
Out[133]: 
matrix([[5],
        [3]])

x[:,0] 是一个形状为 (2, 1) 的 matrix。要对该矩阵的第一（也是唯一）列进行 argsort，您必须告诉 argsort 使用第一个轴：

In [135]: x[:,0].argsort(axis=0)
Out[135]: 
matrix([[1],
        [0]])

默认 (axis=-1) 是使用最后一个轴，并且由于该矩阵中的行长度为 1，因此未给出 axis 时的结果是一列零。

顺便说一句，您可以一次完成所有列：

In [138]: x
Out[138]: 
matrix([[5, 2, 6],
        [3, 4, 1]])

In [139]: x.argsort(axis=0)
Out[139]: 
matrix([[1, 0, 1],
        [0, 1, 0]])

【讨论】：