Python 使用NaN值对Numpy数组进行反向排序

我有一个

numpy

数组，其中包含一些

NaN

值：

>>> a
array([  1.,  -1.,   nan,  0.,  nan], dtype=float32)

我可以按升序或降序排序：

>>> numpy.sort(a)
array([ -1.,   0.,   1.,  nan,  nan], dtype=float32)
>>> numpy.sort(a)[::-1]
array([ nan,  nan,   1.,   0.,  -1.], dtype=float32)

但是，我想要的是降序，在末尾有

NaN

值，如下所示：

>>> numpy.genuine_reverse_sort(a)
array([ 1.,   0.,   -1.,  nan,  nan], dtype=float32)

---

如何做到这一点？我怀疑没有专门的方法来做这件事。

我想你可能是对的——没有内置的专门方法来做这件事。但是，您可以通过以下两个步骤来完成此操作：将NAN滚动到您想要的位置：

a = np.array([  1.,  -1.,   np.nan,  0.,  np.nan], dtype=np.float32)
sa = np.sort(a)[::-1]
np.roll(sa,-np.count_nonzero(np.isnan(a)))

array([  1.,   0.,  -1.,  nan,  nan], dtype=float32)

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您可以执行以下操作：

>>> np.concatenate((np.sort(a[~np.isnan(a)])[::-1], [np.nan] * np.isnan(a).sum()))
array([ 1.,   0.,   -1.,  nan,  nan])

使用此片段，您可以对输入数组的数字项进行反向排序，然后将适当数量的

nan

值连接在一起。

您可以仅对

非nan

进行排序，如下所示-

a[np.argpartition(-a, np.arange((~np.isnan(a)).sum()) )]

样本运行-

In [253]: a
Out[253]: array([  1.,  -1.,  nan,   0.,  nan,   2.,   4.,  -2., -10.,  nan])

In [254]: a[np.argpartition(-a, np.arange((~np.isnan(a)).sum()) )]
Out[254]: array([  4.,   2.,   1.,   0.,  -1.,  -2., -10.,  nan,  nan,  nan])

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两次求反怎么样：

>>> a = np.array([2., -1., nan,  0., nan])
>>> np.sort(a)
array([ -1.,   0.,   2.,  nan,  nan])
>>> -np.sort(-a)
array([  2.,   0.,  -1.,  nan,  nan])

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为什么不数一数NaN，删除它们，排序，然后在最后连接NaN？谢谢！这对于多维数组和在单轴上排序时非常有用。我不确定这里提到的其他方法是否有效。我正在考虑将

nan

s替换为

-1

，排序并将

-1

替换为

nan

s。（数组中的所有元素都是非负的）。但是你的更好。一步解决，而不是3步。