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我创建了一个大的（比如 4000 X 4000）numpy 浮点矩阵。我按浮点值对矩阵的单元格进行排序，生成一个(row,col,value)元组列表。这是我的代码（简化）：

def cells(matrix):
  shape = np.shape(matrix)
  for row in range(shape[0]):
    for col in range(shape[1]):
      yield (row, col, matrix[row,col])

# create a random matrix
matrix = np.random.randint(100, size=(4000,4000))
# sort the cells by value
sorted_cells = sorted(cells(matrix), key=lambda x: x[2])

我知道逐个单元格的产量是低效的，但我不知道如何(row, col, value)使用纯 numpy 迭代矩阵的元组？也许这才是真正的问题！

我当前方法的问题是我的计算机在排序步骤中完全死机。

如果我这样做，这不是问题：sorted(matrix.flatten())它工作正常，实际上非常快，但是我没有得到行和列......

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2 回答 2

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numpy.argsort是你的朋友。它不是实际对给定的数组进行排序，而是返回一个整数索引数组，告诉您如何将数组重新排序为排序顺序。鉴于此，您可以对行值和列值应用相同的排序。

这是一些代码：首先我们生成一个矩阵；在这里，我使用了不同数量的行和列，以便我们可以轻松地检查结果是否正确。

>>> import numpy as np
>>> matrix = np.random.randint(100, size=(4000, 5000))
>>> rows, cols = np.indices(matrix.shape)

现在用于argsort获取索引。

>>> reindex = np.argsort(matrix.flatten())

使用这些索引，我们可以恢复排序矩阵：

>>> matrix.flat[reindex]
array([ 0,  0,  0, ..., 99, 99, 99])

以及相应的行和列。

>>> rows.flat[reindex]
array([2455, 2870, 1196, ...,   56,   56, 3618])
>>> cols.flat[reindex]
array([ 863, 1091, 4966, ..., 3959, 3887, 4833])

为了验证答案，让我们检查第一行列对是否确实对应于 的矩阵条目0，并且最后一行列对对应于99：

>>> r = rows.flat[reindex]
>>> c = cols.flat[reindex]
>>> matrix[r[0], c[0]]
0
>>> matrix[r[-1], c[-1]]
99

编辑：正如 nye17 的回答所指出的，行和列可以更直接地从reindex数组中恢复。

>>> r, c = divmod(reindex, matrix.shape[1])

这一切都运行得很快（排序步骤只需几秒钟）。我猜您的原始代码锁定机器的原因是您生成的列表占用了大量内存；通过坚持使用 numpy 数组而不是列表和元组，您的内存开销会显着降低。

于 2012-06-29T19:21:07.397 回答
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马克打败了我，但只有我的 2 美分

以 2x2 矩阵为例，

import numpy as np
# create a random matrix
matrix = np.random.randint(100, size=(2,2))
indice = np.argsort(matrix, axis=None)
# you can also use `divmod` per mark's version
ind_i = indice//2
ind_j = np.mod(indice, 2)
for i, j in zip(ind_i, ind_j) :
    print("%4d %4d %10.5f" % (i, j, matrix[i,j]))

它给

1    0   12.00000
0    1   23.00000
1    1   59.00000
0    0   63.00000
于 2012-06-29T19:26:04.213 回答