如何 label 将矩阵的条目作为其索引但仍保持其原始数值？

Question

我有一个充满数值的matrix_1，我想做的是将其转换为matrix_2，其值（对matrix_1 排序），然后用matrix_1 中的原始索引替换矩阵2 中的这些排序值。

我不想使用任何循环，因为矩阵相当大。

for example : matrix_1=[[2,3,4,1],[6,5,9,7]]

I want to end up with matrix_2=[[(1,4),(1,1),(1,2),(1,3)],
                                 [(2,2),(2,1),(2,4),(2,3)]]

我试过在原始矩阵上使用 np.ndenumerate 但它返回数组（[numpy.ndenumerate object at 0x1a1a9fce90], dtype=object）

我现在也尝试过 np.argsort() 但它似乎不起作用，可能是因为我所有的条目都是浮点数......

Answer 1

使用 np.argsort 应该可以解决问题：

matrix_1=np.array([[2,3,4,1],[6,5,9,7]])
matrix_1
array([[2, 3, 4, 1],
       [6, 5, 9, 7]])

x = np.argsort(matrix_1,axis=1)
array([[3, 0, 1, 2],
       [1, 0, 3, 2]], dtype=int64)

由浮点数组成的矩阵不应该造成问题。

然后，您可以将列表创建为：

[[(i+1,v+1)   for v in enumerate(y)] for i, y in enumerate(x.tolist())]
[[(1, 4), (1, 1), (1, 2), (1, 3)], [(2, 2), (2, 1), (2, 4), (2, 3)]]

Answer 2

您必须来自 R 或其他从1开始索引的语言。 在 Python 中，索引从0开始，因此您必须将+ 1显式添加到索引以使其从 1 开始。

使用argsort然后reshape

m1 = matrix_1.argsort(1) + 1
i = (np.repeat(np.arange(m1.shape[0]), m1.shape[1]) + 1).reshape(m1.shape)

np.concatenate([m1[:, None],i[:, None]], axis=1).swapaxes(2,1)

哪个输出

array([[[4, 1],
        [1, 1],
        [2, 1],
        [3, 1]],

       [[2, 2],
        [1, 2],
        [4, 2],
        [3, 2]]])

Answer 3

argsort应用于展平数组：

In [110]: np.argsort(arr1.ravel())                                              
Out[110]: array([3, 0, 1, 2, 5, 4, 7, 6])

将其转换为 2d 索引：

In [111]: np.unravel_index(_,(2,4))                                             
Out[111]: (array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1]), array([3, 0, 1, 2, 1, 0, 3, 2]))

将 arrays 合二为一，重塑：

In [112]: np.transpose(_)                                                       
Out[112]: 
array([[0, 3],
       [0, 0],
       [0, 1],
       [0, 2],
       [1, 1],
       [1, 0],
       [1, 3],
       [1, 2]])
In [113]: _+1           # tweak values to match yours
Out[113]: 
array([[1, 4],
       [1, 1],
       [1, 2],
       [1, 3],
       [2, 2],
       [2, 1],
       [2, 4],
       [2, 3]])
In [114]: _.reshape(2,4,2)                                                      
Out[114]: 
array([[[1, 4],
        [1, 1],
        [1, 2],
        [1, 3]],

       [[2, 2],
        [2, 1],
        [2, 4],
        [2, 3]]])