如何使 argsort 结果在相等的值之间是随机的?

问题描述

假设你有一个 numpy 向量 [0,3,1,1,1] 并且你运行 argsort你会得到 [0,2,3,4,1] 但所有的都是一样的！我想要的是一种对相同值的索引进行混洗的有效方法.知道如何在没有排序向量上有两个索引的 while 循环的情况下做到这一点吗?

numpy.array([0,3,1,1,1]).argsort()

解决方案

使用lexsort:np.lexsort((b,a)) 表示按 a 排序，然后按 b

>>>一个数组([0, 3, 1, 1, 1])>>>b=np.random.random(a.size)>>>乙数组([ 0.00673736, 0.90089115, 0.31407214, 0.24299867, 0.7223546 ])>>>np.lexsort((b,a))数组([0, 3, 2, 4, 1])>>>a.argsort()数组([0, 2, 3, 4, 1])>>>[[0, 3, 2, 4, 1]]数组([0, 1, 1, 1, 3])>>>[[0, 2, 3, 4, 1]]数组([0, 1, 1, 1, 3])

Say you have a numpy vector [0,3,1,1,1] and you run argsortyou will get [0,2,3,4,1] but all the ones are the same!What I want is an efficient way to shuffle indices of identical values.Any idea how to do that without a while loop with two indices on the sorted vector?

numpy.array([0,3,1,1,1]).argsort()

解决方案

Use lexsort:np.lexsort((b,a)) means Sort by a, then by b

>>> a
array([0, 3, 1, 1, 1])
>>> b=np.random.random(a.size)
>>> b
array([ 0.00673736,  0.90089115,  0.31407214,  0.24299867,  0.7223546 ])
>>> np.lexsort((b,a))
array([0, 3, 2, 4, 1])
>>> a.argsort()
array([0, 2, 3, 4, 1])
>>> a[[0, 3, 2, 4, 1]]
array([0, 1, 1, 1, 3])
>>> a[[0, 2, 3, 4, 1]]
array([0, 1, 1, 1, 3])

这篇关于如何使 argsort 结果在相等的值之间是随机的?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！