编写一个 Python 代码以按第 n 列对 NumPy 中的数组进行排序？

在本文中，我们将向您展示如何在 python 中按升序和降序按第 n 列对 NumPy 中的数组进行排序。

NumPy是一个Python库，旨在有效地处理Python中的数组。它快速、简单易学且存储高效。它还改进了流程处理数据的方式。在 NumPy 中，我们可以生成一个 n 维数组。要使用 NumPy，我们只需将其导入我们的程序，然后我们可以轻松地在我们的代码中使用 NumPy 的功能。

方法 1.按第一列对 Numpy 数组进行排序

在这种方法中，我们使用随机模块生成一个随机的 NumPy 数组，并按升序对数组的第一列进行排序（默认）。

算法（步骤）

以下是执行所需任务要遵循的算法/步骤 -

• 使用 import 关键字导入具有别名 （np） 的 numpy 模块。
• 使用 random.randint（） 方法创建一个形状为 6x6 的 NumPy 数组，其中包含 0 到 19 之间的任何随机数（返回指定范围内的随机数）。
• 打印输入数组。
• 使用 argsort（） 函数（使用 kind 关键字提供的算法沿指定轴执行间接排序。它返回对数组进行排序的索引），以按第一列对输入数组进行排序，并按第一列的升序打印结果排序数组。

例

以下程序使用 argsort（） 函数按第一列升序对 NumPy 数组进行排序并返回它 -

import numpy 
 as np 
 # creating a NumPy array of any random numbers from 0 to 19 of shape 6*6 inputArray 
 = np
 .random
 .randint
 (
 0
 ,
 20
 ,
 (
 5
 ,
 5
 )
 ) 
 # printing the input array 
 print
 (
 "The input random array is:"
 ) 
 print
 (inputArray
 ) 
 # using argsort() function, to sort the input array by the 1st column 
 print
 (
 "Sorting the input array by the 1st column:"
 ) 
 # Here in [:,1], ':' specifies all the rows and 1 specifies we need to sort by 1st column 
 print
 (inputArray
 [inputArray
 [
 :
 ,
 1
 ]
 .argsort
 (
 )
 ]
 )

输出

在执行时，上述程序将生成以下输出 -

<span style="color:#000000">The input random array is:
[[ 8 16  7  5 13]
 [ 5  8  6  0  2]
 [11  7  3  3  6]
 [ 5  3 15  7  5]
 [15  3  9 14  3]]
Sorting the input array by the 1st column:
[[ 5  3 15  7  5]
 [15  3  9 14  3]
 [11  7  3  3  6]
 [ 5  8  6  0  2]
 [ 8 16  7  5 13]]
</span>

方法 2.按第 n 列对 Numpy 数组进行排序

在这种方法中，我们使用随机模块生成一个随机的 NumPy 数组，并按升序对数组的给定第 n 列进行排序（默认）。

算法（步骤）

以下是执行所需任务要遵循的算法/步骤 -

• 使用随机创建一个形状为 4x4 的 NumPy 数组，其中包含 0 到 99 之间的任何随机数。randint（） 方法并打印输入数组。
• 输入 n 值并创建一个变量来存储它。
• 使用 argsort（） 函数按第 n 列对输入数组进行排序，并按第一列的升序打印结果排序数组。

例

以下程序使用 argsort（） 函数按给定的第 n 列升序对 NumPy 数组进行排序并返回它 -

import numpy 
 as np 
 # creating a NumPy array of any random numbers from 0 to 100 of shape 4x4 inputArray 
 = np
 .random
 .randint
 (
 0
 ,
 100
 ,
 (
 4
 ,
 4
 )
 ) 
 # printing the input array 
 print
 (
 "The input random array is:"
 ) 
 print
 (inputArray
 ) 
 # entering the value of n n 
 = 
 2 
 # using argsort() function, to sort the input array by the nth column 
 # here we are sorting the nth column of the array 
 print
 (
 "Sorting the input array by the"
 ,n
 ,
 "column:"
 ) 
 # Here in [:,n], ':' specifies all the rows and n specifies we need to sort by nth column 
 print
 (inputArray
 [inputArray
 [
 :
 ,n
 ]
 .argsort
 (
 )
 ]
 )

输出

在执行时，上述程序将生成以下输出 -

<span style="color:#000000">The input random array is:
[[32  5 68 67]
 [ 7  7 12 63]
 [49 49 10 15]
 [96  5 93 29]]
Sorting the input array by the 2 column:
[[49 49 10 15]
 [ 7  7 12 63]
 [32  5 68 67]
 [96  5 93 29]]
</span>

方法 3.按第 n 列以相反的顺序对 Numpy 数组进行排序

在这种方法中，我们使用随机模块生成一个随机 NumPy 数组，并通过以相反的顺序切片来降序对数组的给定第 n 列进行排序。

例

以下程序使用 argsort（） 函数按给定的第 n 列降序对 NumPy 数组进行排序，并返回它 -

import numpy 
 as np 
 # creating a numpy array of any random numbers from 0 to 100 of shape 5*5 inputArray 
 = np
 .random
 .randint
 (
 0
 ,
 100
 ,
 (
 5
 ,
 5
 )
 ) 
 # printing the input array 
 print
 (
 "The input random array is:"
 ) 
 print
 (inputArray
 ) 
 # entering the value of n n 
 = 
 3 
 print
 (
 "Sorting the input array by the"
 ,n
 ,
 "column:"
 ) 
 # Here in [:,n], ':' specifies all the rows and n specifies we need to sort by nth column 
 # [::-1] slices the result in reverse order(descending order) 
 print
 (inputArray
 [inputArray
 [
 :
 ,n
 ]
 .argsort
 (
 )
 [
 :
 :
 -
 1
 ]
 ]
 )

输出

在执行时，上述程序将生成以下输出 -

<span style="color:#000000">The input random array is:
[[47  6 62 53 50]
 [ 5 30 13 10 33]
 [43 93 57 91 91]
 [84 40 21 55  9]
 [76 89 85  3  4]]
Sorting the input array by the 3 column:
[[43 93 57 91 91]
 [84 40 21 55  9]
 [47  6 62 53 50]
 [ 5 30 13 10 33]
 [76 89 85  3  4]]
</span>

结论

在本文中，我们学习了如何按第 n 列对 Numpy 中的数组进行排序，以及如何使用切片按降序对其进行排序。