कॉलम द्वारा numpy सरणी को कैसे क्रमबद्ध करें (उदाहरण के साथ)

आप NumPy सरणी की पंक्तियों को स्तंभ मानों के आधार पर क्रमबद्ध करने के लिए निम्नलिखित विधियों का उपयोग कर सकते हैं:

विधि 1: स्तंभ मानों को आरोही क्रम में क्रमबद्ध करें

 x_sorted_asc = x[x[:, 1]. argsort ()]

विधि 2: अवरोही स्तंभ मानों के आधार पर क्रमबद्ध करें

 x_sorted_desc = x[x[:, 1]. argsort ()[::-1]]

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि व्यवहार में प्रत्येक विधि का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण 1: नम्पी सरणी को स्तंभ मानों के अनुसार आरोही क्रम में क्रमबद्ध करें

मान लीजिए हमारे पास निम्नलिखित NumPy सरणी है:

 import numpy as np

#create array
x = np. array ([14, 12, 8, 10, 5, 7, 11, 9, 2]). reshape (3,3)

#view array
print (x)

[[14 12 8]
 [10 5 7]
 [11 9 2]]

हम दूसरे कॉलम में मानों के आधार पर NumPy तालिका की पंक्तियों को आरोही क्रम में क्रमबद्ध करने के लिए निम्नलिखित कोड का उपयोग कर सकते हैं:

 #define new matrix with rows sorted in ascending order by values in second column
x_sorted_asc = x[x[:, 1]. argsort ()]

#view sorted matrix
print (x_sorted_asc)

[[10 5 7]
 [11 9 2]
 [14 12 8]]

ध्यान दें कि पंक्तियों को अब दूसरे कॉलम में मानों के आधार पर आरोही क्रम (सबसे छोटे से सबसे बड़े) में क्रमबद्ध किया गया है।

उदाहरण 2: नम्पी सरणी को अवरोही कॉलम मानों के आधार पर क्रमबद्ध करें

मान लीजिए हमारे पास निम्नलिखित NumPy सरणी है:

 import numpy as np

#create array
x = np. array ([14, 12, 8, 10, 5, 7, 11, 9, 2]). reshape (3,3)

#view array
print (x)

[[14 12 8]
 [10 5 7]
 [11 9 2]]

हम दूसरे कॉलम में मानों के आधार पर NumPy तालिका की पंक्तियों को अवरोही क्रम में क्रमबद्ध करने के लिए निम्नलिखित कोड का उपयोग कर सकते हैं:

 #define new matrix with rows sorted in descending order by values in second column
x_sorted_desc = x[x[:, 1]. argsort ()[::-1]]

#view sorted matrix
print (x_sorted_desc)

[[14 12 8]
 [11 9 2]
 [10 5 7]]

ध्यान दें कि पंक्तियों को अब दूसरे कॉलम में मानों के आधार पर अवरोही क्रम (सबसे बड़े से सबसे छोटे) में क्रमबद्ध किया गया है।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि पायथन में अन्य सामान्य ऑपरेशन कैसे करें:

NumPy ऐरे में वैल्यू इंडेक्स कैसे खोजें
NumPy सरणी से एक विशिष्ट कॉलम कैसे प्राप्त करें
NumPy सरणी में कॉलम कैसे जोड़ें