Python 重新组织三维numpy阵列

我试了几天，找了几天，我走近了，但需要你的帮助

我有一个python的3d数组

shape(files)
>> (31,2049,2)

它对应于31个输入文件，包含2列2048行和一个标题的数据

我想根据每个文件中的头对这个数组进行排序，头是一个数字

我试着跟着，但我非常困惑

首先，我尝试设置获取argsort的标题，我想我可以这样做

sortval=files[:][0][0]

但这是行不通的

然后我简单地做了一个for循环来迭代并获取我的标题

for i in xrange(shape(files)[0]:
    sortval.append([i][0][0])

然后

这是可行的，但是我不明白最后一行发生了什么

files = files[np.arange(len(deck))[:,np.newaxis],sortedIdx]

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非常感谢您的帮助。

这里我们可以使用一个简单的示例来演示您的代码所做的工作：

首先，我们创建一个随机3D numpy矩阵：

a = (np.random.rand(3,3,2)*10).astype(int)
array([[[3, 1],
        [3, 7],
        [0, 3]],
       [[2, 9],
        [1, 0],
        [9, 2]],
       [[9, 2],
        [8, 8],
        [8, 0]]])

然后，[：]将给出a本身，[：][0][0]只是a中第一个2D数组中的第一行，即：

a[:][0]
# array([[3, 1],
#        [3, 7],
#        [0, 3]])

a[:][0][0]
# array([3, 1])

在本例中，您需要的是标题3,2,9，因此我们可以使用[：，0，0]来提取它们：

a[:,0,0]
# array([3, 2, 9])

现在，我们对上面的列表进行排序，并获得一个索引数组：

np.argsort(a[:,0,0])
# array([1, 0, 2])

np.arange(len(a))[:,np.newaxis]
# array([[0],
#        [1],
#        [2]])

为了重新排列整个3D阵列，我们需要以正确的顺序切片阵列。np.arangelena[：，np.newaxis]等于np.arangelena.Reforme-1,1，它创建了一个连续的二维索引数组：

np.argsort(a[:,0,0])
# array([1, 0, 2])

np.arange(len(a))[:,np.newaxis]
# array([[0],
#        [1],
#        [2]])

如果没有二维数组，我们将把数组切片为二维

a[np.arange(3), np.argsort(a[:,0,0])]
# array([[3, 7],
#        [2, 9],
#        [8, 0]])

使用2D阵列，我们可以执行3D切片并保持形状：

a[np.arange(3).reshape(-1,1), np.argsort(a[:,0,0])]
array([[[3, 7],
        [3, 1],
        [0, 3]],
       [[1, 0],
        [2, 9],
        [9, 2]],
       [[8, 8],
        [9, 2],
        [8, 0]]])

以上是您想要的最终结果

编辑：

要排列2D数组：，可以使用：

a[np.argsort(a[:,0,0])]
array([[[2, 9],
        [1, 0],
        [9, 2]],
       [[3, 1],
        [3, 7],
        [0, 3]],
       [[9, 2],
        [8, 8],
        [8, 0]]])

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另一种方法是使用np.take

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亲爱的凯文，谢谢你的回复。但是，我不想更改单个子阵列，只想在3D阵列中重新排列它们。e、 g.在您的示例中，以[[2,9]，[3,1]，[9,2]，]结束。我可以改写这个问题来澄清。@LearningPython那么[np.argsorta[：，0,0]]就可以做到这一点。