annulla o inverti argsort(), python

Question

Dato un array 'a' vorrei ordinare l'array in base alle colonne "sort (a, axis = 0)" fare un po 'di cose nell'array e quindi annullare l'ordinamento. Con ciò non intendo riordinare ma sostanzialmente invertire il modo in cui ogni elemento è stato spostato. Suppongo che argsort() sia ciò di cui ho bisogno ma non mi è chiaro come ordinare un array con i risultati di argsort() o più importante applicare l'inverso/inverso di argsort()

Ecco un piccolo dettaglio

ho un array una forma (a) = RXC devo ordinare ogni colonna

aargsort = a.argsort(axis=0) # May use this later 
aSort = a.sort(axis=0) 

ora media ogni fila

aSortRM = asort.mean(axis=1) 

ora sostituire ogni col in una riga con la riga me un. c'è un modo migliore di questo

aWithMeans = ones_like(a) 
for ind in range(r) # r = number of rows 
    aWithMeans[ind]* aSortRM[ind] 

ora ho bisogno di annullare il genere che ho fatto nella prima fase. ????

Answer 1

non sono sicuro il modo migliore per farlo in numpy, ma, in puro Python, il ragionamento sarebbe:

aargsort è in possesso di una permutazione di range(len(a)) che ti dice dove le voci di aSort venuto da - molto simile, in puro Python:

>>> x = list('ciaobelu') 
>>> r = range(len(x)) 
>>> r.sort(key=x.__getitem__) 
>>> r 
[2, 4, 0, 5, 1, 6, 3, 7] 
>>> 

per esempio, il primo argomento di sorted(x) sarà x[2], la seconda x[4], e così via.

Quindi, dato la versione ordinata, è possibile ricostruire l'originale di "mettere oggetti indietro da dove sono venuti":

>>> s = sorted(x) 
>>> s 
['a', 'b', 'c', 'e', 'i', 'l', 'o', 'u'] 
>>> original = [None] * len(s) 
>>> for i, c in zip(r, s): original[i] = c 
... 
>>> original 
['c', 'i', 'a', 'o', 'b', 'e', 'l', 'u'] 
>>> 

Naturalmente ci stanno per essere modi più strette e più veloci per esprimere questo in numpy (che sfortunatamente non conosco interiormente tanto quanto conosco Python stesso ;-), ma spero che ciò aiuti a mostrare la logica sottostante all'operazione "rimettere le cose a posto" che è necessario eseguire.

Answer 2

Non ero in grado di seguire il tuo esempio, ma il problema più astratto - cioè, come ordinare una matrice e invertire l'ordinamento - è semplice.

import numpy as NP 
# create an 10x6 array to work with 
A = NP.random.randint(10, 99, 60).reshape(10, 6) 
# for example, sort this array on the second-to-last column, 
# breaking ties using the second column (numpy requires keys in 
# "reverse" order for some reason) 
keys = (A[:,1], A[:,4]) 
ndx = NP.lexsort(keys, axis=0) 
A_sorted = NP.take(A, ndx, axis=0) 

di "ricostruire" A da A_sorted è banale, perché ricordate che si è utilizzato un array indice ('NDX') per ordinare l'array, in primo luogo.

# ndx array for example above: array([6, 9, 8, 0, 1, 2, 4, 7, 3, 5]) 

In altre parole, il 4 ° riga A_sorted stata la prima riga del vettore originale, A, etc.

Answer 3

ci sono soluzioni probabilmente migliore al problema in realtà si sta cercando di risolvere di questo (l'esecuzione di un argsort solito preclude la necessità di realtà sorta), ma qui si va:

>>> import numpy as np 
>>> a = np.random.randint(0,10,10) 
>>> aa = np.argsort(a) 
>>> aaa = np.argsort(aa) 
>>> a # original 
array([6, 4, 4, 6, 2, 5, 4, 0, 7, 4]) 
>>> a[aa] # sorted 
array([0, 2, 4, 4, 4, 4, 5, 6, 6, 7]) 
>>> a[aa][aaa] # reversed 
array([6, 4, 4, 6, 2, 5, 4, 0, 7, 4]) 

Answer 4

Per tutti coloro ancora alla ricerca per una risposta:

In [135]: r = rand(10) 

In [136]: i = argsort(r) 

In [137]: r_sorted = r[i] 

In [138]: i_rev = zeros(10, dtype=int) 

In [139]: i_rev[i] = arange(10) 

In [140]: allclose(r, r_sorted[i_rev]) 

Out[140]: True 

Answer 5

Super ritardo al gioco, ma qui:

import numpy as np 
N = 1000 # or any large integer 
x = np.random.randn(N) 
I = np.argsort(x) 
J = np.argsort(I) 
print(np.allclose(x[I[J]] , x)) 
>> True 

Fondamentalmente, argsort l'argomento perché l'ennesimo elemento dell'ordinamento inverso è J [n] = k: I [k] = n. Cioè, I [J [n]] = n, quindi J sorts I.