パイソン - （acending降順）2列によってNP 2Dアレイをソート

Question

I、次のコード/データを有する：

import numpy as np 

data = np.array([ 
    [12, 1, 0.7, 0], 
    [13, 2, 0.5, 1], 
    [41, 3, 0.3, 0], 
    [20, 2, 0.8, 0], 
    [51, 2, 0.7, 0], 
    [32, 0, 0.9, 0], 
    [17, 4, 0.7, 1], 
    [54, 1, 0.6, 1], 
    [22, 1, 0.4, 1], 
    [74, 0, 0.5, 0], 
    [11, 4, 0.3, 1], 
    [13, 3, 0.8, 0], 
    [15, 4, 0.3, 0], 
    [65, 3, 0.2, 1], 
]) 

私は2次元配列をソートする：主データでは、[:, 1] acendingでオーダー[:, 2]の順序を降順でのデータ（最高は最低にする） はので、私は次のコードを作ってみた、（最低から最高まで）及び第二：

data[:, 2] = -data[:, 2] 
ind = np.lexsort((data[:, 2], data[:, 1])) 
data[:, 2] = -data[:, 2] 
data = data[ind] 
print data 

もたらした：

[[ 32. 0. 0.9 0. ] 
[ 74. 0. 0.5 0. ] 
[ 12. 1. 0.7 0. ] 
[ 54. 1. 0.6 1. ] 
[ 22. 1. 0.4 1. ] 
[ 20. 2. 0.8 0. ] 
[ 51. 2. 0.7 0. ] 
[ 13. 2. 0.5 1. ] 
[ 13. 3. 0.8 0. ] 
[ 41. 3. 0.3 0. ] 
[ 65. 3. 0.2 1. ] 
[ 17. 4. 0.7 1. ] 
[ 11. 4. 0.3 1. ] 
[ 15. 4. 0.3 0. ]] 

その正しい。しかし、私はそれがより良い方法を行うかどうかを知りたいと思います。より短い実行時間で実行することが可能な場合は最初に実行します。二番目に、より簡単なピトニクスコードです。

（ニシキヘビとより多くの）それをさらに短くするために、私はこれを行うことができます。

ind = np.lexsort((-data[:, 2], data[:, 1])) 
data = data[ind] 

ランタイムは、まだ未解決のまま。あなたが直接np.lexsortと否定第二のカラムを使用することができ

Answer 1

-

data[(data[:,1]*(data[:,2].max()+1) - data[:,2]).argsort()] 

- 最初の列と2列目の非負値の非負の整数値を仮定し

data[np.lexsort((-data[:, 2], data[:, 1]))] 

は、ここにargsortと代替です

第2列の要素が常に[0,1)の場合、単純にビット数を指定できます。

data[(data[:,1] - data[:,2]).argsort()]