indices Sélection pour un tableau 2d numpy

Question

Cela fonctionne très bien dans 1 dimension:

# This will sort bar by the order of the values in foo 
(Pdb) bar = np.array([1,2,3]) 
(Pdb) foo = np.array([5,4,6]) 
(Pdb) bar[np.argsort(foo)] 
array([2, 1, 3]) 

Mais comment puis-je faire cela en deux dimensions? Argsort fonctionne très bien, mais la sélection ne fonctionne plus:

(Pdb) foo = np.array([[5,4,6], [9,8,7]]) 
(Pdb) bar = np.array([[1,2,3], [1,2,3]]) 
(Pdb) bar[np.argsort(foo)] 
*** IndexError: index (2) out of range (0<=index<=1) in dimension 0 
(Pdb) 

je me attends à ce à la sortie:

array([[2, 1, 3], [3, 2, 1]]) 

Toute idée de comment le faire?

Merci! /YGA

Modifier: take() semblerait faire la bonne chose, mais il ne prend vraiment que des éléments de la première rangée (super confus).

Vous pouvez voir que si je change les valeurs de la barre:

(Pdb) bar = np.array([["1","2","3"], ["A", "B", "C"]]) 
(Pdb) bar.take(np.argsort(foo)) 
array([['2', '1', '3'], 
     ['3', '2', '1']], 
     dtype='|S1') 
(Pdb) 

Answer 1

bar.take(np.argsort(foo)) produit votre sortie désirée, vous devriez jeter un oeil à son documentation pour vous assurer qu'il ne fait ce que vous pensez que vous voulez.

Edit:

Essayez ceci: bar.take(np.argsort(foo.ravel()).reshape(foo.shape))

Answer 2

Vous voulez

bar[[[0],[1]], np.argsort(foo)] 

Ceci est parce que vous avez besoin de deux indices pour indexer bar. Le [[0], [1]] consiste à obtenir une diffusion correcte. Voir la liste de diffusion this post on numpy-discussion pour exactement la même question et la réponse.

Answer 3

Une solution générique agréable (avec n lignes à trier) est offert at this post, à savoir,

bar[np.arange(foo.shape[0])[:,None], np.argsort(foo)]