沿特定轴将另一个数组与另一个numpy数组排序

如何解决沿特定轴将另一个数组与另一个numpy数组排序

|| 与此答案类似，我有一对3D numpy数组

a

和

b

，我想按

a

的值对

b

的条目进行排序。与这个答案不同，我只想沿数组的一个轴排序。 我对

numpy.argsort()

文档的幼稚阅读：

Returns
-------
index_array : ndarray,int
    Array of indices that sort `a` along the specified axis.
    In other words,``a[index_array]`` yields a sorted `a`.

使我相信我可以使用以下代码进行排序：

import numpy

a = numpy.zeros((3,3,3))
a += numpy.array((1,2)).reshape((3,1,1))
print \"a\"
print a
\"\"\"
[[[ 1.  1.  1.]
  [ 1.  1.  1.]
  [ 1.  1.  1.]]

 [[ 3.  3.  3.]
  [ 3.  3.  3.]
  [ 3.  3.  3.]]

 [[ 2.  2.  2.]
  [ 2.  2.  2.]
  [ 2.  2.  2.]]]
\"\"\"
b = numpy.arange(3*3*3).reshape((3,3))
print \"b\"
print b
\"\"\"
[[[ 0  1  2]
  [ 3  4  5]
  [ 6  7  8]]

 [[ 9 10 11]
  [12 13 14]
  [15 16 17]]

 [[18 19 20]
  [21 22 23]
  [24 25 26]]]
\"\"\"
print \"a,sorted\"
print numpy.sort(a,axis=0)
\"\"\"
[[[ 1.  1.  1.]
  [ 1.  1.  1.]
  [ 1.  1.  1.]]

 [[ 2.  2.  2.]
  [ 2.  2.  2.]
  [ 2.  2.  2.]]

 [[ 3.  3.  3.]
  [ 3.  3.  3.]
  [ 3.  3.  3.]]]
\"\"\"

##This isnt\' working how I\'d like
sort_indices = numpy.argsort(a,axis=0)
c = b[sort_indices]
\"\"\"
Desired output:

[[[ 0  1  2]
  [ 3  4  5]
  [ 6  7  8]]

 [[18 19 20]
  [21 22 23]
  [24 25 26]]

 [[ 9 10 11]
  [12 13 14]
  [15 16 17]]]
\"\"\"
print \"Desired shape of b[sort_indices]: (3,3).\"
print \"Actual shape of b[sort_indices]:\"
print c.shape
\"\"\"
(3,3)
\"\"\"

什么是正确的方法？     

解决方法

        您仍然必须提供其他两个维度的索引才能正常工作。

>>> a = numpy.zeros((3,3,3))
>>> a += numpy.array((1,2)).reshape((3,1,1))
>>> b = numpy.arange(3*3*3).reshape((3,3))
>>> sort_indices = numpy.argsort(a,axis=0)
>>> static_indices = numpy.indices((3,3))
>>> b[sort_indices,static_indices[1],static_indices[2]]
array([[[ 0,2],[ 3,4,5],[ 6,7,8]],[[18,19,20],[21,22,23],[24,25,26]],[[ 9,10,11],[12,13,14],[15,16,17]]])

“ 8”计算通过其他两个轴（或n-1轴，其中n =轴总数）“展平”时数组的每个轴的索引。换句话说，这（对冗长的帖子表示歉意）：

>>> static_indices
array([[[[0,0],[0,0]],[[1,1],[1,1]],[[2,2,[2,2]]],[[[0,2]],[[0,2]]]])

这些是每个轴的标识索引；当用于索引b时，它们将重新创建b。

>>> b[static_indices[0],17]],26]]])

如unutbu建议的那样，您可以使用

numpy.ogrid

来替代

numpy.indices

。由于由

ogrid

生成的对象较小，因此，出于一致性考虑，我将创建所有三个轴，但是请注意unutbu的注释，以通过仅生成两个轴来实现此目的。

>>> static_indices = numpy.ogrid[0:a.shape[0],0:a.shape[1],0:a.shape[2]]
>>> a[sort_indices,static_indices[2]]
array([[[ 1.,1.,1.],[ 1.,1.]],[[ 2.,2.,2.],[ 2.,2.]],[[ 3.,3.,3.],[ 3.,3.]]])