在Python中相对于另一个数组的一个数组的更改顺序

发布于 2025-02-11 01:08:18 字数 618 浏览 1 评论 0原文

我有两个数组a和b，一对一的信件IE值与[0,1]中的值是10在b中，中的中的中的等等。现在，我将a排序以产生新的数组a1。如何对A1生成b1？所需的输出已连接。

import numpy as np
A = np.array([[[0, 1],[0, 2],[1, 3],[2, 3],[2, 5],[3, 4],[3, 6],[4, 7],[5, 6],[6, 7]]])
B = np.array([[[10],[20],[30],[40],[50],[60],[70],[80],[90],[100]]])
A1=np.sort(A,axis=1)
#A1=array([[[0, 1],[0, 2],[1, 3],[2, 3],[3,4],[2, 5],[3, 6],[5, 6],[4, 7],[6, 7]]])

所需的输出是

B1=array([[[10],[20],[30],[40],[60],[50],[70],[90],[80],[100]]])

原文

I have two arrays A and B with one-to-one correspondence i.e. values corresponding to [0,1] in A is 10 in B, [0,2] in A is 20 in B and so on. Now I sort A to yield a new array A1. How do I generate B1 with respect to A1? The desired output is attached.

import numpy as np
A = np.array([[[0, 1],[0, 2],[1, 3],[2, 3],[2, 5],[3, 4],[3, 6],[4, 7],[5, 6],[6, 7]]])
B = np.array([[[10],[20],[30],[40],[50],[60],[70],[80],[90],[100]]])
A1=np.sort(A,axis=1)
#A1=array([[[0, 1],[0, 2],[1, 3],[2, 3],[3,4],[2, 5],[3, 6],[5, 6],[4, 7],[6, 7]]])

The desired output is

B1=array([[[10],[20],[30],[40],[60],[50],[70],[90],[80],[100]]])

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擦肩而过的背影 2025-02-18 01:08:20

您可以使用argsort（）函数和[：]运算符来刺激所需的结果：

A = np.array([[[0, 1],[0, 2],[1, 3],[2, 5],[3, 4],[4, 7],[5, 6]]])
order = A[0,:, 1].argsort()
A =np.array([B[0][order]])
print(A)

You can use argsort() function and [:] operator to ahieve the desired result:

A = np.array([[[0, 1],[0, 2],[1, 3],[2, 5],[3, 4],[4, 7],[5, 6]]])
order = A[0,:, 1].argsort()
A =np.array([B[0][order]])
print(A)

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柒七 2025-02-18 01:08:20

您应该使用argsort：

导入numpy作为NP

A = np.array([[[0, 1],[0, 2],[1, 3],[2, 3],[2, 5],[3, 4],[3, 6],[4, 7],[5, 6],[6, 7]]])
B = np.array([[[10],[20],[30],[40],[50],[60],[70],[80],[90],[100]]])
idxs = np.argsort(A, axis=1)

A1 = np.take_along_axis(A, idxs, axis=1)
B1 = np.take_along_axis(B, idxs, axis=1)

You should use argsort:

import numpy as np

A = np.array([[[0, 1],[0, 2],[1, 3],[2, 3],[2, 5],[3, 4],[3, 6],[4, 7],[5, 6],[6, 7]]])
B = np.array([[[10],[20],[30],[40],[50],[60],[70],[80],[90],[100]]])
idxs = np.argsort(A, axis=1)

A1 = np.take_along_axis(A, idxs, axis=1)
B1 = np.take_along_axis(B, idxs, axis=1)

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