Wie 2D Array (numpy.darray) basierend auf der zweiten Spalte in Python zu sortieren?

Question

Ich versuche alle meine Codes in Python zu konvertieren. Ich möchte ein Array mit zwei Spalten sortieren, so dass die Sortierung auf der zweiten Spalte in aufsteigender Reihenfolge basieren muss. Dann muss ich die Daten der ersten Spalte summieren (von der ersten Zeile bis zur 100. Zeile). Ich habe "Data.sort (axis = 1)" verwendet, aber es funktioniert nicht. Hat jemand eine Idee, um dieses Problem zu lösen?

Answer 1

sorted(Data, key=lambda row: row[1]) sollte es tun.

Answer 2

Verwenden Sie .argsort() es gibt eine numpy.array von Indizes, die die angegebenen numpy.array sortieren. Sie nennen es als eine Funktion oder als eine Methode für Ihr Array. Zum Beispiel: Angenommen, Sie

import numpy as np 

arr = np.array([[-0.30565392, -0.96605562], 
       [ 0.85331367, -2.62963495], 
       [ 0.87839643, -0.28283675], 
       [ 0.72676698, 0.93213482], 
       [-0.52007354, 0.27752806], 
       [-0.08701666, 0.22764316], 
       [-1.78897817, 0.50737573], 
       [ 0.62260038, -1.96012161], 
       [-1.98231706, 0.36523876], 
       [-1.07587382, -2.3022289 ]]) 

Sie haben jetzt .argsort() auf der Spalte, die Sie sortieren möchten anrufen können, und es wird Ihnen eine Reihe von Zeilenindizes geben, die Art, dass bestimmte Spalte, die Sie als Index passieren können, um Ihre Original-Array.

>>> arr[arr[:, 1].argsort()] 
array([[ 0.85331367, -2.62963495], 
     [-1.07587382, -2.3022289 ], 
     [ 0.62260038, -1.96012161], 
     [-0.30565392, -0.96605562], 
     [ 0.87839643, -0.28283675], 
     [-0.08701666, 0.22764316], 
     [-0.52007354, 0.27752806], 
     [-1.98231706, 0.36523876], 
     [-1.78897817, 0.50737573], 
     [ 0.72676698, 0.93213482]]) 

Sie äquivalente numpy.argsort()

>>> arr[np.argsort(arr[:, 1])] 
array([[ 0.85331367, -2.62963495], 
     [-1.07587382, -2.3022289 ], 
     [ 0.62260038, -1.96012161], 
     [-0.30565392, -0.96605562], 
     [ 0.87839643, -0.28283675], 
     [-0.08701666, 0.22764316], 
     [-0.52007354, 0.27752806], 
     [-1.98231706, 0.36523876], 
     [-1.78897817, 0.50737573], 
     [ 0.72676698, 0.93213482]])