Я ищу однострочное решение, которое поможет мне сделать следующее.
Предположим, что
array = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
Я бы хотел изменить его на основе ввода заказа. Если бы была функция numpy, называемая arrange, она бы сделала следующее:
newarray = np.arrange(array, [1, 0, 3, 4, 2])
print newarray
[20, 10, 40, 50, 30]
Формально, если массив, подлежащий переупорядочению, равен m x n, а массив "index" равен 1 x n, порядок будет определяться массивом, называемым "index".
Имеет ли numpy такую функцию?
Вы можете просто использовать свой "индексный" список напрямую, как, ну, индексный массив:
>>> arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
>>> idx = [1, 0, 3, 4, 2]
>>> arr[idx]
array([20, 10, 40, 50, 30])
Он имеет тенденцию быть намного быстрее, если idx уже является ndarray, а не a list, хотя он будет работать в любом случае:
>>> %timeit arr[idx]
100000 loops, best of 3: 2.11 µs per loop
>>> ai = np.array(idx)
>>> %timeit arr[ai]
1000000 loops, best of 3: 296 ns per loop
для тех, чей индекс равен 2d массиву, вы можете использовать функцию карты. Вот пример:
a = np.random.randn(3, 3)
print(a)
print(np.argsort(a))
print(np.array(list(map(lambda x, y: y[x], np.argsort(a), a))))
выход
[[-1.42167035 0.62520498 2.02054623]
[-0.17966393 -0.01561566 0.24480554]
[ 1.10568543 0.00298402 -0.71397599]]
[[0 1 2]
[0 1 2]
[2 1 0]]
[[-1.42167035 0.62520498 2.02054623]
[-0.17966393 -0.01561566 0.24480554]
[-0.71397599 0.00298402 1.10568543]]
Если вы хотите отсортировать, но по убыванию:
a = np.array([1,2,3,4,5])
np.argsort(a)
> array([0, 1, 2, 3, 4])
np.argsort(-a)
> array([4, 3, 2, 1, 0])