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我尝试使用 Ned Batchelder 代码按人类顺序对NumPy矩阵进行排序，如下面的帖子中提出的那样：

用负数对numpy字符串数组进行排序？

代码在一维数组上运行，命令为：

print (sorted(a, key=natural_keys))

现在，我的问题是我的数据是一个 10 列矩阵，我想根据一列对其进行排序（比如说MyColumn）。我找不到修改代码以打印根据这一列排序的整个矩阵的方法。我能想到的是：

print (sorted(a['MyColumn'], key=natural_keys))

但是，当然，只MyColumn显示在输出中，虽然它是正确排序的......

有没有办法打印整个矩阵？

这是我用来加载数组的命令（我将原始输入文件简化为 3 列数组）：

data = np.loadtxt(inputfile, dtype={'names': ('ID', 'MyColumn', 'length'),
'formats': ('int32', 'S40', 'int32')},skiprows=1, delimiter='\t')

ID  MyColumn    length
164967  BFT_job13_q1_type2  426
197388  BFT_job8_q0_type2   244
164967  BFT_job13_q0_type1  944
72406   BFT_job1_q0_type3   696

理想情况下，输出如下所示：

ID  MyColumn    length
72406   BFT_job1_q0_type3   696
197388  BFT_job8_q0_type2   244
164967  BFT_job13_q0_type1  944
164967  BFT_job13_q1_type2  426
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1 回答 1

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If you have a np.matrix, called m:

col = 1
m[np.array(m[:,col].argsort(axis=0).tolist()).ravel()]

If you have a np.ndarray, called a:

col = 1
a[a[:,col].argsort(axis=0)]

If you have a structured array with named columns:

def mysort(data, col_name, key=None):
    d = data.copy()
    cols = [i[0] for i in eval(str(d.dtype))]
    if key:
        argsort = np.array([key(i) for i in d[col_name]]).argsort()
    else:
        argsort = d[col_name].argsort()
    for col in cols:
        d[col] = d[col][argsort]
    return d

For your specific case you need the following key function:

def key(x):
    x = ''.join([i for i in x if i.isdigit() or i=='_'])
    return '{1:{f}{a}10}_{2:{f}{a}10}_{3:{f}{a}10}'.format(*x.split('_'), f='0', a='>')

d = mysort(data, 'MyColumn', key)
于 2013-06-30T06:58:49.893 回答