Numpy: argsort गलत परिणाम देता है

को निर्मित 8 मार्च 2017 · 4टिप्पणियाँ · स्रोत: numpy/numpy

Argsort फ़ंक्शन टूटा हुआ प्रतीत होता है। प्रदान किए गए कोड को देखते हुए, पंक्तियों के लिए argsort [0, 1] सही है लेकिन यह पंक्तियों [2, 3] के लिए गड़बड़ है।
मैंने अलग-अलग NumPy इंस्टालेशन और संस्करण 1.11.0 और 1.12.0 . पर इसका परीक्षण किया

import numpy as np

vec = np.array([
    [-1.4, -1.2,  1.3],
    [-3.6,  3.9, -3.7],
    [-2.3,  1.5, -2. ],
    [-2.6,  2.4, -1.6]
    ])

In [1]: np.argsort(-vec, axis=1)
Out[1]: 
array([[2, 1, 0],
       [1, 0, 2],
       [1, 2, 0],
       [1, 2, 0]])

53 - Invalid

स्रोत

marcocaccin

सबसे उपयोगी टिप्पणी

"np argsort गलत" के लिए यह दूसरा Google परिणाम है।

दस्तावेज़ पृष्ठ पर स्पष्टीकरण अस्पष्ट है (मेरे लिए)। मैं अपनी खुद की व्याख्या यहाँ इस उम्मीद में जोड़ूंगा कि यह किसी की मदद करे:

x = numpy.array([1.48,1.31,0.0,0.8])
print x.argsort()

>[2 3 1 0]

कुछ लोग इसके बजाय [3, 2, 0, 1] देने की उम्मीद कर सकते हैं, अर्थात, क्रमबद्ध सरणी में 0वां तत्व क्रमबद्ध सरणी में तीसरा तत्व होना चाहिए।

यह वास्तव में क्या करता है सूचकांक प्रदान करता है जैसे कि x[np.argsort(x)] आपको एक क्रमबद्ध सूची देगा, यानी [0.0, 0.8, 1.31, 1.48] । दूसरा तरीका रखें, [2 3 1 0] आपको बताता है कि सॉर्ट किए गए सरणी का 0वां तत्व अनसोल्ड ऐरे का दूसरा तत्व है।

यदि आप वास्तव में आउटपुट के रूप में [3, 2, 0, 1] प्राप्त करना चाहते हैं, तो आप इसके बजाय कर सकते हैं

np.argsort(np.argsort(x))
>[3 2 0 1]

वैकल्पिक रूप से, यदि आप वास्तव में मेरे जैसे ऑफ-बेस हैं और केवल x में 3 सबसे बड़े तत्वों के सूचकांक चाहते हैं, तो कहें:

np.argsort(x)[:-4:-1]
>[0, 1, 3]

ghost 3 जन॰ 2018

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सभी 4 टिप्पणियाँ

परिणाम में कुछ भी गलत नहीं दिख रहा है, vec[np.arange(4)[:, np.newaxis], np.argsort(-vec, axis=1)] प्रिंट आउट लें और देखें कि यह अच्छा लग रहा है।

seberg 8 मार्च 2017

"np argsort गलत" के लिए यह दूसरा Google परिणाम है।

x = numpy.array([1.48,1.31,0.0,0.8])
print x.argsort()

>[2 3 1 0]

np.argsort(np.argsort(x))
>[3 2 0 1]

np.argsort(x)[:-4:-1]
>[0, 1, 3]

ghost 3 जन॰ 2018

👍25 ❤20

यदि आप वास्तव में [3, 2, 0, 1] आउटपुट के रूप में प्राप्त करना चाहते हैं, तो आप इसके बजाय कर सकते हैं

ऐसा करने से तेज होगा:

a = np.empty(len(x), np.intp)
a[np.argsort(x)] = np.arange(len(x))

9880 इसे `np.invert_permutation(np.argsort(x))` . के रूप में numpy में जोड़ने का सुझाव देता है

eric-wieser 3 जन॰ 2018

👍1

@rossbar , @bjnath : शायद उपरोक्त @ghost की टिप्पणी से सामान निकालने और इसे दस्तावेज़ों में डालने के लायक है? मैंने भ्रम के और उदाहरण दिखाने के लिए कुछ और क्रॉसलिंक जोड़े हैं।

eric-wieser 14 अक्तू॰ 2020

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Numpy: argsort गलत परिणाम देता है

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सभी 4 टिप्पणियाँ

9880 इसे np.invert_permutation(np.argsort(x)) . के रूप में numpy में जोड़ने का सुझाव देता है

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9880 इसे `np.invert_permutation(np.argsort(x))` . के रूप में numpy में जोड़ने का सुझाव देता है