Python 如何按升序或降序对matplotlib图形进行排序？

结果是没有任何次序的随机图。谢谢你的帮助

importances = selector_clf.feature_importances_
std = np.std([tree.feature_importances_ for tree in 
selector_clf.estimators_],
         axis=0)

fig, ax = plt.subplots()


plt.rcParams["figure.figsize"] = [14,15]
plt.barh(range(len(predictors_tree)),std, color='lightgreen')
plt.ylabel("Predictors")
plt.xlabel("Importance")
plt.title("Importance Score")
plt.yticks(range(len(predictors_tree)), predictors_tree)
plt.show()

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不同的特征重要性没有直接分类；您必须手动对它们进行排序。这可以使用

np.sort

（和

np.argsort

，以便根据特征重要性标准偏差对预测树进行排序）。下面的代码应该可以做到这一点

importances=selector\u clf.feature\u importances_
std=np.std（[tree.feature\u importances\u用于树中
选择器\u clf.估计器\u]，
轴=0）
#获取已排序的std和排序索引，并对预测树进行排序
标准排序=np.排序（标准）
排序索引=np.argsort（标准）
预测器树=[排序索引中s的预测器树]
图，ax=plt.子批次（）
plt.rcParams[“figure.figsize”]=[14,15]
plt.barh（范围（len（预测器树）），标准排序，颜色为淡绿色）
plt.ylabel（“预测因子”）
plt.xlabel（“重要性”）
项目名称（“重要性评分”）
plt.yticks（范围（len（预测器树）），预测器树）
plt.show（）

看起来你们的轴并不相互依赖，所以我会在plt.barh之前对你们的std阵列进行排序

这些文件提供：

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其中一个应该适用于升序，然后可以用于降序。

数据是什么样子的？这个图表是什么样子的？请创建我刚刚上传的图片链接。请查看该帖子的链接。谢谢谢谢你，莱纳德！这个函数似乎起作用了，但它并没有将它从最高的STDDEV分类到最低的STDDEV。请看我随信附上的图片。有一个链接。谢谢是的，这确实是我的猜测。我提供给您的代码实际上会起作用。

a = np.array([[1,4],[3,1]])
np.sort(a)                # sort along the last axis

#array([[1, 4],
#       [1, 3]])

np.sort(a, axis=None)     # sort the flattened array

#array([1, 1, 3, 4])

np.sort(a, axis=0)        # sort along the first axis

#array([[1, 1],
#       [3, 4]])