python - NumPy:按非零条目数对矩阵行进行排序

Question

import numpy as np

def calc_size(matrix, index):
    return np.nonzero(matrix[index,:])[1].size

def swap_rows(matrix, frm, to):
    matrix[[frm, to],:] = matrix[[to, frm],:]

Numpy - Python 2.7

如何实现矩阵的行在非零条目的大小之后排序？我已经编写了这两种方法来完成这项工作，但我需要将其交给排序引擎？最满的行应该在开头!

Answer 1

如果你有一个数组arr:

array([[0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 0, 1, 1, 1],
       [0, 1, 0, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1]])

您可以根据零条目的数量对数组的行进行排序，方法是:

>>> arr[(arr == 0).sum(axis=1).argsort()]
array([[1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 0, 1, 1, 1],
       [0, 1, 0, 1, 1],
       [0, 0, 0, 0, 0]])

首先使用 (arr == 0).sum(axis=1) 计算每行中零条目的数量:这会生成数组 [5, 1, 2, 0]。

接下来，argsort 按相应值对该数组的索引进行排序，得到 [3, 1, 2, 0]。

最后，这个argsorted数组用于重新排列arr的行。

附注如果您有一个矩阵m(而不是数组)，您可能需要在使用argsort之前进行解析:

m[(m == 0).sum(axis=1).ravel().argsort()]