python 实现多维数组(array)排序

关于多维数组如何复合排序

如数组：

>>> import numpy as np
>>> data = np.array([[2,2,5],[2,1,3],[1,2,3],[3,1,4]])
>>>> data
array([[2, 2, 5],
 [2, 1, 3],
 [1, 2, 3],
 [3, 1, 4]])

将数组先按照第一列升序，第二列升序，第三列升序的方式排序：

>>> idex=np.lexsort([data[:,2], data[:,1], data[:,0]])
>>> sorted_data = data[idex, :]
>>> sorted_data
array([[1, 2, 3],
 [2, 1, 3],
 [2, 2, 5],
 [3, 1, 4]])

然后将数组按照第一列降序，第二列升序，第三列升序的方式排序：

>>> idex=np.lexsort([data[:,2], data[:,1], -1*data[:,0]])
>>> sorted_data = data[idex, :]
>>> sorted_data
array([[3, 1, 4],
 [2, 1, 3],
 [2, 2, 5],
 [1, 2, 3]])

补充拓展：python:对多维数组的降序排列

在python中，遗憾的一点是没有对多维数组按照指定维度进行降序排列的方法。

但是，有对一维数组的降序排列，这就足够了！

# Author: Right.Q
# 实现多维矩阵的逆序排列

def descend_sort(array):
'''对三维数组倒序排列'''
[height, width, channel] = array.shape
sortArray = np.zeros([height, width, channel])
for h in range(height):
 for w in range(width):
  sortArray[h, w, :] = sorted(array[h, w, :], reverse=True)

return sortArray

形参是指定的三维数组，如果更多维的话，自动识别维度即可。

来源：https://blog.csdn.net/daoxiaxingcai46/article/details/78391169