Как переставить массив на основе индексного массива

Я ищу однострочное решение, которое поможет мне сделать следующее.

Предположим, что

array = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

Я бы хотел изменить его на основе ввода заказа. Если бы была функция numpy, называемая arrange, она бы сделала следующее:

newarray = np.arrange(array, [1, 0, 3, 4, 2])
print newarray

    [20, 10, 40, 50, 30]

Формально, если массив, подлежащий переупорядочению, равен m x n, а массив "index" равен 1 x n, порядок будет определяться массивом, называемым "index".

Имеет ли numpy такую функцию?

Ответ 1

Вы можете просто использовать свой "индексный" список напрямую, как, ну, индексный массив:

>>> arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
>>> idx = [1, 0, 3, 4, 2]
>>> arr[idx]
array([20, 10, 40, 50, 30])

Он имеет тенденцию быть намного быстрее, если idx уже является ndarray, а не a list, хотя он будет работать в любом случае:

>>> %timeit arr[idx]
100000 loops, best of 3: 2.11 µs per loop
>>> ai = np.array(idx)
>>> %timeit arr[ai]
1000000 loops, best of 3: 296 ns per loop

Ответ 2

для тех, чей индекс равен 2d массиву, вы можете использовать функцию карты. Вот пример:

a = np.random.randn(3, 3)
print(a)
print(np.argsort(a))

print(np.array(list(map(lambda x, y: y[x], np.argsort(a), a))))

выход

[[-1.42167035  0.62520498  2.02054623]
 [-0.17966393 -0.01561566  0.24480554]
 [ 1.10568543  0.00298402 -0.71397599]]
[[0 1 2]
 [0 1 2]
 [2 1 0]]
[[-1.42167035  0.62520498  2.02054623]
 [-0.17966393 -0.01561566  0.24480554]
 [-0.71397599  0.00298402  1.10568543]]

Ответ 3

Если вы хотите отсортировать, но по убыванию:

a = np.array([1,2,3,4,5])
np.argsort(a)
> array([0, 1, 2, 3, 4])
np.argsort(-a)
> array([4, 3, 2, 1, 0])