python – 对NumPy数组进行排序并随之排列另一个数组

内容导读

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内容图文

我有两个,numpy数组,第一个,A,一维,第二个,B,在我想到的应用程序中是二维的,但真的可以有任何维度. B的每个索引覆盖与A的单个索引相同的范围.

现在,我想对A进行排序(按降序排列),但希望将B的每个维度与它一起置换.从数学上讲,如果P是对A进行排序的置换矩阵,我想根据np.dot(P,np.dot(B,P.T))变换B.例如.考虑这个例子,其中排序巧合地对应于颠倒顺序：

In [1]: import numpy as np

In [2]: A = np.array([1,2,3])

In [3]: B = np.random.rand(3,3); B
Out[3]: 
array([[ 0.67402953,  0.45017072,  0.24324747],
       [ 0.40559793,  0.79007712,  0.94247771],
       [ 0.47477422,  0.27599007,  0.13941255]])

In [4]: # desired output:

In [5]: A[::-1]
Out[5]: array([3, 2, 1])

In [6]: B[::-1,::-1]
Out[6]: 
array([[ 0.13941255,  0.27599007,  0.47477422],
       [ 0.94247771,  0.79007712,  0.40559793],
       [ 0.24324747,  0.45017072,  0.67402953]])

我想到的应用是使用np.linalg.eig获得非对称矩阵的特征值和特征向量(与eigh相反,eig不保证特征值的任何排序),按绝对值排序,并截断空间.置换保持特征向量的矩阵的分量以及特征值并通过对其进行切片来执行截断将是有益的.

解决方法:

您可以使用np.argsort获取A的排序索引.然后您可以使用这些索引重新排列B.

你不想完全重新定义B …

p = np.argsort(A)

B[:, p][p, :]  # rearrange rows and column of B
B.transpose(p)  # rearrange dimensions of B

如果要根据特征值对特征向量进行排序,则只应重新排列特征向量的列：
(另外,如果你得到复杂的特征值,使用绝对值可能是有意义的)

e, v = eig(x)
p = np.argsort(np.abs(e))[::-1]  # descending order
v = v[:, p]

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 对NumPy数组进行排序并随之排列另一个数组全部内容，希望文章能够帮你解决python – 对NumPy数组进行排序并随之排列另一个数组所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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