Numpy: argsort는 다차원 배열에서 작동하지 않습니다.

argsort() 이(가) 제대로 작동하지만 인덱싱이 예상대로 작동하지 않습니다.

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.indexing.html#advanced - 인덱싱

이 시도:

a = np.random.random([5,5])
i = np.arange(len(a))[:, np.newaxis]
j = np.argsort(a, axis=1)
a_sorted = a[i, j]
np.sort(a, axis=1)

나는 같은 방식으로 혼란스러워했다. 문서에는 구체적으로 다음과 같이 명시되어 있습니다.

보고
index_array : ndarray, int
지정된 축을 따라 a 를 정렬하는 인덱스 배열입니다.
즉, a[index_array] 는 정렬된 a 합니다.

이는 1D 배열에만 적용됩니다. 이것이 ND 어레이의 경우가 아님을 명시하도록 문서를 확장해야 합니까?

@lzkelley 예, 문서를 개선하기 위한 패치는 매우 환영할 것입니다.

@shoyer 쿨, 홍보하고 업데이트 하겠습니다

실제로 출력을 사용하여 ND 배열을 정렬하는 방법에 대한 예가 있으면 좋을 것입니다.

a[np.arange(np.shape(a)[0])[:,np.newaxis], np.argsort(a)] 보다 더 읽기 쉬운 솔루션이 있으면 좋을 것입니다.

@seberg 가 추가한 색인 기능 중 하나로 만들 수도 있습니다.

나는 그것이 인덱싱에 매우 분명하게 맞지 않는다고 생각합니다. 선택 기능 정도는 아마도 더 쉬운 일치일 것입니다.

새 기능의 경우 +1입니다.

argsort ( sort )의 전체 목적이 인덱싱에 사용되지 않습니까?

argsort 는 축을 따라 정렬할 인덱스를 제공하지만 실제로 인덱스를 사용하여 해당 축을 따라 정렬하는 것은 불필요하게 장황하게 보입니다. 내가 모르는 더 간단한 방법이 없다면.

https://github.com/numpy/numpy/blob/5becd12914d0402967205579d6f59a98151e0d98/doc/neps/indexing.rst#related -questions

pick 함수 정도가 아마도 더 쉬운 일치일 것입니다.

#8708입니다.