3つのベクトルをnumpyの配列で混合し、ソートします。

Question

3つのnumpy.ndarrayベクトル、X、Y、および強度があります。私はnumpyの配列でそれを混ぜて、3番目の列（または最初の列）でソートしたいと思います。 ValueError：軸（= 2）境界のうちその後、私はエラーを持っ

m=np.column_stack((X,Y)) 
m=np.column_stack((m,intensity)) 
m=np.sort(m,axis=2) 

：私は、次のコードを試してみました。

私はMを印刷するとき、私が取得：

array([[ 109430, 285103,  121], 
    [ 134497, 284907,  134], 
    [ 160038, 285321,  132], 
    ..., 
    [12374406, 2742429,  148], 
    [12371858, 2741994,  148], 
    [12372221, 2742017,  161]]) 

は、私はそれを修正するにはどうすればよいです。つまり、ソートされた配列を取得しますか？

Answer 1

は、列インデックスを参照するのではなく、配列の次元を参照します。つまり、numpyはデータ内の3番目のディメンションを検索し、3番目のディメンションで最小から最大までソートします。最初の次元（axis = 0）で最小値から最大値にソートすると、すべての行の値が最小値から最大値になります。 2番目の次元（axis = 1）で最小値から最大値にソートすると、すべての列の値が最小値から最大値になります。以下にその例を示します。

さらに、ソートはベース配列によって異なるように動作します。 2つの配列が考えられます。非構造化と構造化。列のいずれかに連結されないfieldsが存在しないので、非構造化

X = np.nrandn(10) 
X = np.nrandn(10) 
intensity = np.nrandn(10) 
m=np.column_stack((X,Y)) 
m=np.column_stack((m,intensity)) 

mが構造化されていない配列として扱われている

。つまり、mにnp.sort()を呼び出すと、axis=0の場合は、小さい順に並べ替えられます。axis=1の場合は、左から右に並べ替えられます。行は保持されません。

Original

：

[[ 1.20122251 1.41451461 -1.66427245] 
[ 1.3657312 -0.2318793 -0.23870104] 
[-0.30280613 0.79123814 -1.64082042]] 

Axis=1

：

[[-1.66427245 1.20122251 1.41451461] 
[-0.23870104 -0.2318793 1.3657312 ] 
[-1.64082042 -0.30280613 0.79123814]] 

Axis = 0：

[[-0.30280613 -0.2318793 -1.66427245] 
[ 1.20122251 0.79123814 -1.64082042] 
[ 1.3657312 1.41451461 -0.23870104]] 

構造

ご覧のとおり、行内のデータ構造は保持されません。行順を保持したい場合は、をdatatypesに追加し、これで配列を作成する必要があります。 order = label_nameで他の列で並べ替えることができます。

dtype = [("a",float),("b",float),("c",float)] 
m = [tuple(x) for x in m] 
labelled_arr = np.array(m,dtype) 
print np.sort(labelled_arr,order="a") 

これは、取得します。これを行うための

[(-0.30280612629541204, 0.7912381363389004, -1.640820419927318) 
(1.2012225144719493, 1.4145146097431947, -1.6642724545574712) 
(1.3657312047892836, -0.23187929505306418, -0.2387010374198555)] 

別のより便利な方法は、自動的に0からn-1に列名を作成pandasデータフレームにデータを渡すことになります。次にsort_valuesメソッドを呼び出して、numpyのように上から下にソートする場合は、希望の列インデックスを渡してaxis=0に従ってください。

例：

pd.DataFrame(m).sort_values(0,axis = 0) 

出力：

  0   1   2 
2 -0.302806 0.791238 -1.640820 
0 1.201223 1.414515 -1.664272 
1 1.365731 -0.231879 -0.238701 

Answer 2

あなたは2のインデックスとの軸を持っていないので、あなたはそのエラーを取得しています。軸はゼロインデックス付けされています。いずれにしても、np.sortは、列ごとに、または行ごとにを並べ替えます。 docsから考えてみましょう：

order : str or list of str, optional When a is an array with fields defined, this argument specifies which fields to compare first, second, etc. A single field can be specified as a string, and not all fields need be specified, but unspecified fields will still be used, in the order in which they come up in the dtype, to break ties.

例えば：

だから、

In [28]: a 
Out[28]: 
array([[0, 0, 1], 
     [1, 2, 3], 
     [3, 1, 8]]) 

In [29]: np.sort(a, axis = 0) 
Out[29]: 
array([[0, 0, 1], 
     [1, 1, 3], 
     [3, 2, 8]]) 

In [30]: np.sort(a, axis = 1) 
Out[30]: 
array([[0, 0, 1], 
     [1, 2, 3], 
     [1, 3, 8]]) 

、私はあなたが本当にしたいことは、この小ぎれいなイディオムだと思う：

In [32]: a[a[:,2].argsort()] 
Out[32]: 
array([[0, 0, 1], 
     [1, 2, 3], 
     [3, 1, 8]])