python - Numpy 排序数组(稀疏)

Question

我正在尝试找出为什么这段代码不对数组进行排序...

任意向量。

x = array([[3, 2, 4, 5, 7, 4, 3, 4, 3, 3, 1, 4, 6, 3, 2, 4, 3, 2]])
xCoo = sps.coo_matrix(x)
perm = np.argsort(x)
xCoo.col = perm[xCoo.col]
print(xCoo.toarray()) # array([3, 2, 4, 5, 7, 4, 3, 4, 3, 3, 1, 4, 6, 3, 2, 4, 3, 2])

我不知道我误解了什么。正确的做法是什么？

谢谢。

附注我知道我可以对数组调用排序；然而，我一遍又一遍地应用同样的排列。

Answer 1

第一个复杂之处是 np.argsort(x) 返回一个二维数组。让我们对展平的 x 进行排序，以获得更简单的 1d perm:

In [1118]: perm=np.argsort(x,None)

In [1119]: perm
Out[1119]: 
array([10, 17,  1, 14, 13,  9, 16,  0,  6,  8,  5, 11,  2, 15,  7,  3, 12,
        4], dtype=int32)

这对 x 进行了我们期望的排序，对吧？

In [1120]: x[:,perm]
Out[1120]: array([[1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 6, 7]])

现在以相同的方式将其应用于 xCoo，只不过我们必须将其转换为 lil 格式。 coo 格式不可下标:

In [1121]: xCoo.tolil()[:,perm].A
Out[1121]: array([[1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 6, 7]], dtype=int32)

要将perm直接应用于xCoo的属性，我们需要进行另一种排序:

xCoo.col = np.argsort(perm)[xCoo.col]   # <====

这适用于带零的多行 xCoo。

您还可以对数据进行排序:

xCoo.data = xCoo.data[perm[xCoo.col]]

这些在这里可以工作，但需要更多测试。