如何根據另一個2d numpy數組給定的索引對2d numpy數組的行進行排序

Question

例：

arr = np.array([[.5, .25, .19, .05, .01],[.25, .5, .19, .05, .01],[.5, .25, .19, .05, .01]])
print(arr)
[[ 0.5   0.25  0.19  0.05  0.01]
 [ 0.25  0.5   0.19  0.05  0.01]
 [ 0.5   0.25  0.19  0.05  0.01]]

idxs = np.argsort(arr)
print(idxs)
[[4 3 2 1 0]
 [4 3 2 0 1]
 [4 3 2 1 0]]

如何使用idxs索引arr ？ 我想做類似arr[idxs] ，但這不起作用。

Answer 1

這不是最漂亮的，但我認為

>>> arr[np.arange(len(arr))[:,None], idxs]
array([[ 0.01,  0.05,  0.19,  0.25,  0.5 ],
       [ 0.01,  0.05,  0.19,  0.25,  0.5 ],
       [ 0.01,  0.05,  0.19,  0.25,  0.5 ]])

應該管用。 第一項給出我們想要的x坐標（使用在最后一個單軸上的廣播）：

>>> np.arange(len(arr))[:,None]
array([[0],
       [1],
       [2]])

使用idxs提供y坐標。 請注意，如果我們使用了unravel_index ， unravel_index使用的x坐標將始終為0：

>>> np.unravel_index(idxs, arr.shape)[0]
array([[0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0]])

Answer 2

這樣的事情怎么樣：

我更改了變量以使示例更清楚，但是基本上您需要按兩個2D數組進行索引。

In [102]: a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])

In [103]: b = np.array([[0,2,1], [2,1,0]])

In [104]: temp = np.repeat(np.arange(a.shape[0]), a.shape[1]).reshape(a.shape).T 

          # temp is just [[0,1], [0,1], [0,1]]
          # probably can be done more elegantly

In [105]: a[temp, b.T].T
Out[105]: 
array([[1, 3, 2],
       [6, 5, 4]])