按目標列對numpy矩陣中的所有行進行排序

Question

這似乎被問了很多次，但是我發現現在不適用的答案。讓我們簡單的，在這裏我有一個numpy的矩陣

data = np.matrix([[9, 8], 
      [7, 6], 
      [5, 7], 
      [3, 2], 
      [1, 0]]) 

然後排序第二列如下

[[1, 0], 
[3, 2], 
[7, 6], 
[5, 7], 
[9, 8]])   

我嘗試了很多的例子一樣Python Matrix sorting via one column但他們沒有工作。

我想知道也許是因爲答案是多年前發佈的，不適用於最新的Python？我的Python是3.5.1。我的失敗試驗

例子：

data = np.matrix([[9, 8], 
      [7, 6], 
      [5, 7], 
      [3, 2], 
      [1, 0]]) 
temp = data.view(np.ndarray) 
np.lexsort((temp[:, 1],)) 

print(temp) 
print(data) 

Answer 1

你是一個移動的目標。

排序每一列獨立地爲：

In [151]: np.sort(data,axis=0) 
Out[151]: 
matrix([[1, 0], 
     [3, 2], 
     [5, 6], 
     [7, 7], 
     [9, 8]]) 

排序上的第二列

In [160]: ind=np.argsort(data[:,1],axis=0) 

In [161]: ind 
Out[161]: 
matrix([[4], 
     [3], 
     [1], 
     [2], 
     [0]], dtype=int32) 

In [162]: data[ind.ravel(),:] # ravel needed because of matrix 
Out[162]: 
matrix([[[1, 0], 
     [3, 2], 
     [7, 6], 
     [5, 7], 
     [9, 8]]]) 

另一種方式來獲得一個有效ind數組的值：

In [163]: ind=np.argsort(data.A[:,1],axis=0) 

In [164]: ind 
Out[164]: array([4, 3, 1, 2, 0], dtype=int32) 

In [165]: data[ind,:] 

要使用lexsort你需要類似

In [175]: np.lexsort([data.A[:,0],data.A[:,1]]) 
Out[175]: array([4, 3, 1, 2, 0], dtype=int32) 

或你的 '失敗' 的情況下 - 這是不是一個失敗

In [178]: np.lexsort((data.A[:,1],)) 
Out[178]: array([4, 3, 1, 2, 0], dtype=int32) 

這裏data[:,1]是主鍵。 data[:,0]是聯絡斷路器（在您的示例中不適用）。我只是從文檔工作。

Answer 2

在您的鏈接的方式工作：

import numpy as np 

data = np.matrix([[9, 8], 
     [7, 6], 
     [5, 7], 
     [3, 2], 
     [1, 0]]) 

print(data[np.argsort(data.A[:, 1])]) 

[[1 0] 
[3 2] 
[7 6] 
[5 7] 
[9 8]] 

現在的例子是更好地看到：

data = np.matrix([[1, 9], 
     [2, 8], 
     [3, 7], 
     [4, 6], 
     [0, 5]]) 
[[0 5] 
[4 6] 
[3 7] 
[2 8] 
[1 9]]