Python:二维数组的argsort按降序排列？

Question

我需要按数组的第一列降序排序。具体来说，我的代码是:

>>> x = np.array([[2, 3], [1998,5], [1998,7]])
>>> x = x[np.argsort(x[:,0])]

但是输出是

array([[   2,    3],
       [1998,    5],
       [1998,    7]])

但我需要按降序排列。有人可以解释一下我该怎么做吗？

编辑:@Babyburger 建议这个解决方案:

x = x[np.argsort(x[:,0])][::-1]

给予

array([[1998,    7],
       [1998,    5],
       [   2,    3]])

这可能没问题，但我希望第一列的值相同，顺序不变。所以输出将是

array([[1998,    5],
       [1998,    7],
       [   2,    3]])

有没有简单的方法可以做到这一点？

Answer 1

在此特定要求中，您可以使用 python 的 sorted ，即 stable :

a =  np.array([[2, 3], [1998,5], [1998,7]])
res = np.array(sorted(a, key= lambda x: -x[0]))

它确实:使用每行的第一个元素进行比较(通过 lambda 访问器)并对其求反以获得降序。通过稳定性，如果第一个元素相同，则行将保持顺序

输出:

[[1998    5]
 [1998    7]
 [   2    3]]

编辑:顺便说一句，如果您想在前面的列相同(全部相同的顺序)时按以下列排序:

a =  np.array([[2, 3], [1998,5], [1998,7]])
res = np.array(sorted(a, key=lambda x:(-x).tolist()))

这会将行转换为列表，然后使用 sequence comparison 。请注意，在此示例中它将按降序排序(因此 (-x))