Python：如何对二维数组进行降序argsort?

Question

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我需要按照第一列降序排序数组，具体来说我的代码是：

>>> x = np.array([[2, 3], [1998,5], [1998,7]])
>>> x = x[np.argsort(x[:,0])]

但是输出结果为：

array([[   2,    3],
       [1998,    5],
       [1998,    7]])

但我需要按降序排列。有人能解释一下如何做吗？

编辑：@Babyburger建议使用以下解决方案：

x = x[np.argsort(x[:,0])][::-1]

提供的

array([[1998,    7],
       [1998,    5],
       [   2,    3]])

这可能是可以的，但我希望在第一列上的值相同的情况下，顺序不会改变。因此输出结果应该是：

array([[1998,    5],
       [1998,    7],
       [   2,    3]])

有没有简单的方法来做到这一点？

- Daniele Sartori

尝试使用 x = x[np.argsort(x[:,0])[::-1]] - Babyburger

谢谢您的回答。我已经编辑了主贴。 - Daniele Sartori

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- DomTomCat · Accepted Answer

在这个特定的需求中，您可以使用Python的sorted函数，它是稳定的：

a =  np.array([[2, 3], [1998,5], [1998,7]])
res = np.array(sorted(a, key= lambda x: -x[0]))

它的作用是：使用每行的第一个元素进行比较（通过lambda访问器），并将其否定以实现降序。由于稳定性，如果第一个元素相同，则行将保留顺序。

输出：

[[1998    5]
 [1998    7]
 [   2    3]]

编辑：如果您希望每当前面的列相同时（具有相同的排序）按照以下列进行排序：

a =  np.array([[2, 3], [1998,5], [1998,7]])
res = np.array(sorted(a, key=lambda x:(-x).tolist()))

这将把行转换为列表，然后使用序列比较。请注意，在此示例中，它将按递减顺序排序（因此为(-x)）。