python - 如何获取 numpy 二维数组中列的排名？

Question

假设我有一个数组:

a = np.array([[1,2,3,4],
              [4,2,5,6],
              [6,5,0,3]])

我想获得每行中第0列的排名(即 np.array([0, 1, 3]) )，有什么简单的方法可以做到这一点吗？

在一维数组中我可以使用 np.sum(a < a[0])做到这一点，但是二维数组怎么样？但好像<不能广播。

Answer 1

方法#1

使用np.argsort沿着行查找与第一列对应的索引 0 ，为我们提供与输入数组形状相同的掩码。最后，获取掩码中匹配的列索引(True)以获得所需的排名输出。因此，实现将是 -

np.where(a.argsort(1)==0)[1]

方法#2

一次性获得所有列排名的另一种方法是对早期方法稍作修改。实现看起来像这样 -

(a.argsort(1)).argsort(1)

因此，要获取第一列的排名，请对其第一列进行索引，如下所示 -

(a.argsort(1)).argsort(1)[:,0]

<小时/>

示例运行

In [27]: a
Out[27]: 
array([[1, 2, 3, 4],
       [4, 2, 5, 6],
       [6, 5, 0, 3]])

In [28]: np.where(a.argsort(1)==0)[1]
Out[28]: array([0, 1, 3])

In [29]: (a.argsort(1)).argsort(1) # Ranks for all cols
Out[29]: 
array([[0, 1, 2, 3],
       [1, 0, 2, 3],
       [3, 2, 0, 1]])

In [30]: (a.argsort(1)).argsort(1)[:,0] # Rank for first col
Out[30]: array([0, 1, 3])

In [31]: (a.argsort(1)).argsort(1)[:,1] # Rank for second col
Out[31]: array([1, 0, 2])