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有没有办法将 numpy 2D 数组中列的顺序更改为新的任意顺序?例如,我有一个数组

array([[10, 20, 30, 40, 50],
       [ 6,  7,  8,  9, 10]])

我想把它改成,说

array([[10, 30, 50, 40, 20],
       [ 6,  8, 10,  9,  7]])

通过应用排列

0 -> 0
1 -> 4
2 -> 1
3 -> 3
4 -> 2

列上。因此,在新矩阵中,我希望原始矩阵的第一列保持原位,第二列移动到最后一列,依此类推。

是否有一个 numpy 函数可以做到这一点?我有一个相当大的矩阵,并希望得到更大的矩阵,所以我需要一个解决方案,如果可能的话,可以快速并到位(置换矩阵是不行的)

谢谢你。

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4 回答 4

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这在O(n)时间和O(n)空间中使用花式索引是可能的:

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[10, 20, 30, 40, 50],
...               [ 6,  7,  8,  9, 10]])
>>> permutation = [0, 4, 1, 3, 2]
>>> idx = np.empty_like(permutation)
>>> idx[permutation] = np.arange(len(permutation))
>>> a[:, idx]  # return a rearranged copy
array([[10, 30, 50, 40, 20],
       [ 6,  8, 10,  9,  7]])
>>> a[:] = a[:, idx]  # in-place modification of a

请注意,这a[:, idx]返回一个副本,而不是一个视图。在一般情况下, O(1)空间解决方案是不可能的,因为 numpy 数组在内存中是如何跨步的。

于 2013-11-28T11:51:52.957 回答
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我认为最简单的方法是:

a = np.array([[10, 20, 30, 40, 50],
              [6,  7,  8,  9,  10]])
print(a[:, [0, 2, 4, 3, 1]])

结果是:

[[10 30 50 40 20]
 [6  8  10 9  7 ]]
于 2020-11-17T00:38:40.223 回答
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我有一个基于矩阵的解决方案,通过将置换矩阵后乘到原始矩阵。这改变了原始矩阵中元素的位置

import numpy as np

a = np.array([[10, 20, 30, 40, 50],
       [ 6,  7,  8,  9, 10]])

# Create the permutation matrix by placing 1 at each row with the column to replace with
your_permutation = [0,4,1,3,2]

perm_mat = np.zeros((len(your_permutation), len(your_permutation)))

for idx, i in enumerate(your_permutation):
    perm_mat[idx, i] = 1

print np.dot(a, perm_mat)
于 2018-09-10T23:34:48.243 回答
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如果您正在寻找任何随机排列,如果将列转置为行,排列行,然后转回,则可以在一行中完成:

a = np.random.permutation(a.T).T
于 2020-08-22T22:55:00.223 回答