numpy 排序3D数据的方法[重复]

kqhtkvqz 于 2023-04-06 发布在其他

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Sorting a 2D numpy array by multiple axes（7个答案）
4天前关闭。
numpy中是否有一个方法可以让我按升序对这些3d向量进行排序？
例如：我有下面的输入数组，我想要下面的输出：

input_arr = np.array( [
    [[255,0,3],
    [255,4,100],
    [255,2,3],
    [255,3,3],
    [0,1,3],
    ] ]
, dtype='uint8')

# Sort input_arr to produce the below

output_arr = np.array( [
    [[0,1,3],
    [255,0,3],
    [255,2,3],
    [255,3,3],
    [255,4,100],
    ] ]
, dtype='uint8')

我试过下面的方法，但它没有产生我上面想要的结果，而是产生了下面的结果。

output_arr2 = np.sort( input_arr, axis=0)

# Results in the below
[[[255   0   3]
 [255   4 100]
 [255   2   3]
 [255   3   3]
 [  0   1   3]]]

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/75904709/method-to-sort-3d-data

1条答案

按热度按时间

gwbalxhn1#

output_arr = np.asarray(list(map(lambda x: sorted(
    x, key=lambda rows: tuple(rows)), input_arr)), dtype='uint8')

这段代码接受一个二维输入数组input_arr，根据行中的值按升序对每个二维子数组的行进行排序，并将排序后的数组存储在一个新的二维NumPy数组output_arr中。
下面是代码的一步一步的分解：

lambda行：tuple（rows）创建了一个lambda函数，它接受一行并将其转换为元组。这被用作下面的sorted（）函数的关键函数。
lambda x：sorted（x，key=lambda rows：tuple（rows））创建一个lambda函数，该函数接受一个子数组x，并使用在步骤1中创建的lambda函数作为排序的关键函数，根据每行中的值以升序对其行进行排序。
1.Map（λ x：排序（x，键=lambda行：tuple（rows）），input_arr）将第2步中的lambda函数应用于input_arr中的每个子数组，从而得到一个可迭代的排序子数组。
list（）将步骤3中的iterable转换为列表。
np.asarray（）将步骤4中的列表转换为NumPy数组，数据类型指定为uint8。
总之，这段代码接受一个二维输入数组，根据每行中的值按升序对每个子数组进行排序，并返回一个新的二维NumPy数组和排序后的子数组。

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