numpyの配列の非ゼロ要素をソートし、私はnumpyの配列持ち、それぞれのインデックス

Question

を取得：

x = numpy.array([0.1, 0, 2, 3, 0, -0.5]) 

を、私はxの非ゼロ要素を含む配列yを取得したいがために、対応する指標であるソートとIDXバツ。

たとえば、上記の例では、yは[3,2,0.1、-0.5]、idxは[3,2,0,5]となります。私はxの行をループせずに2次元配列に拡張できるメソッドを好む。 2D例えば

私は

x = [[0.1, 0, 2, 3, 0, -0.5], 
    [1, 0, 0, 0, 0, 2 ]] 

を持っている場合、私はここで

y =[[3, 2, 0.1, -0.5],[2,1]] and 
idx = [[3, 2, 0, 5], [5, 0]]. 

Answer 1

は別途1Dと2D例のために解決するには、2つのベクトル化されたアプローチです取得したい -

def sort_nonzeros1D(x): 
    sidx = np.argsort(x) 
    out_idx = sidx[np.in1d(sidx, np.flatnonzero(x!=0))][::-1] 
    out_x = x[out_idx] 
    return out_x, out_idx 

def sort_nonzeros2D(x): 
    x1 = np.where(x==0, np.nan, x) 
    sidx = np.argsort(x1,1)[:,::-1] 

    n = x.shape[1] 
    extent_idx = (x==0).sum(1) 
    valid_mask = extent_idx[:,None] <= np.arange(n) 
    split_idx = (n-extent_idx[:-1]).cumsum() 

    out_idx = np.split(sidx[valid_mask], split_idx) 
    y = x[np.arange(x.shape[0])[:,None], sidx] 
    out_x = np.split(y[valid_mask], split_idx) 
    return out_x, out_idx 

サンプルラン

1Dケース：

In [461]: x 
Out[461]: array([ 0.1, 0. , 2. , 3. , 0. , -0.5]) 

In [462]: sort_nonzeros1D(x) 
Out[462]: (array([ 3. , 2. , 0.1, -0.5]), array([3, 2, 0, 5])) 

2Dケース：

In [470]: x 
Out[470]: 
array([[ 0.1, 0. , 2. , 3. , 0. , -0.5], 
     [ 1. , 0. , 0. , 0. , 0. , 2. ], 
     [ 7. , 0. , 2. , 5. , 1. , 0. ]]) 

In [471]: sort_nonzeros2D(x) 
Out[471]: 
([array([ 3. , 2. , 0.1, -0.5]), 
    array([ 2., 1.]), 
    array([ 7., 5., 2., 1.])], 
[array([3, 2, 0, 5]), array([5, 0]), array([0, 3, 2, 4])]) 

Answer 2

ここために

nzidx = np.where(x) 
ranking = np.argsort(x[nzidx]) # append [::-1] for descending order 
result = tuple(np.array(nzidx)[:, ranking]) 

要素は関係なく、次元のx[result]によって取得することができる別の解決策です。

デモ：

>> 
>>> x 
array([[ 0.  , -1.36688591, 0.12606516, -1.8546047 , 0.  , 0.39758545], 
     [ 0.65160821, -1.80074214, 0.  , 0.  , 1.20758375, 0.33281977]]) 
>>> nzidx = np.where(x) 
>>> ranking = np.argsort(x[nzidx]) 
>>> result = tuple(np.array(nzidx)[:, ranking]) 
>>> 
>>> result 
(array([0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1]), array([3, 1, 1, 2, 5, 5, 0, 4])) 
>>> x[result] 
array([-1.8546047 , -1.80074214, -1.36688591, 0.12606516, 0.33281977, 
     0.39758545, 0.65160821, 1.20758375]) 

更新：ソートは行ごとにすべきかどう

私たちが使用できるリストの内包

nzidx = [np.where(r)[0] for r in x] 
ranking = [np.argsort(r[idx]) for r, idx in zip(x, nzidx)] 
result = [idx[rk] for idx, rk in zip(nzidx, ranking)] 

または

nzidx = np.where(x) 
blocks = np.searchsorted(nzidx[0], np.arange(1, x.shape[0])) 
ranking = [np.argsort(r) for r in np.split(x[nzidx], blocks)] 
result = [idx[rk] for idx, rk in zip(np.split(nzidx[1], blocks), ranking)] 

デモ：

>>> x 
array([[ 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.1218789 , 
     0.  , 0.  , 0.  ], 
     [ 0.  , -0.6445128 , -0.00603869, 1.47947823, -1.4370367 , 
     0.  , 1.11606385, -1.22169137], 
     [ 0.  , 0.  , 0.  , 1.54048119, -0.85764299, 
     0.  , 0.  , 0.32325807]]) 
>>> nzidx = np.where(x) 
>>> blocks = np.searchsorted(nzidx[0], np.arange(1, x.shape[0])) 
>>> ranking = [np.argsort(r) for r in np.split(x[nzidx], blocks)] 
>>> result = [idx[rk] for idx, rk in zip(np.split(nzidx[1], blocks), ranking)] 
>>> # package them 
... [(r[idx], idx) for r, idx in zip(x, result)] 
[(array([ 0.1218789]), array([4])), (array([-1.4370367 , -1.22169137, -0.6445128 , -0.00603869, 1.11606385, 
     1.47947823]), array([4, 7, 1, 2, 6, 3])), (array([-0.85764299, 0.32325807, 1.54048119]), array([4, 7, 3]))] 

Answer 3

ここで非numpyのアプローチです：

# create (index, value) tuple pairs for each value in `x` if value isn't 0 
idxs_vals = [(idx, val) for idx, val in enumerate(x) if val != 0] 

# sort the tuples from above according to the value 
s_idxs_vals = sorted(idxs_vals, key = lambda x: -x[1])   

# grab the value from each tuple 
y = [j for i, j in s_idxs_vals] 

# grab the index from each tuple 
idxs = [i for i, j in s_idxs_vals]