我正在寻找一种解决方案,可以帮助我完成以下任务。
假设我有
array = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
我想根据输入顺序重新排列它。如果有一个名为的numpy函数arrange
,它将执行以下操作:
newarray = np.arrange(array, [1, 0, 3, 4, 2])
print newarray
[20, 10, 40, 50, 30]
形式上,如果要重新排序的数组是mxn,而“索引”数组是1 xn,则排序将由称为“索引”的数组确定。
numpy有这样的功能吗?
您可以直接使用“索引”列表以及索引数组:
>>> arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
>>> idx = [1, 0, 3, 4, 2]
>>> arr[idx]
array([20, 10, 40, 50, 30])
如果idx
已经是an ndarray
而不是a list
,则它通常会快得多,即使它可以以任何一种方式工作:
>>> %timeit arr[idx]
100000 loops, best of 3: 2.11 µs per loop
>>> ai = np.array(idx)
>>> %timeit arr[ai]
1000000 loops, best of 3: 296 ns per loop
本文收集自互联网,转载请注明来源。
如有侵权,请联系 [email protected] 删除。
我来说两句