如何在 Python 中以 numpy 执行降序？

很多朋友不知道如何使用numpy进行降序。今天就来看看这个问题。

一、举例

我有一个像这样的numpy数组：

<p><span>A = array([[1, 3, 2, 7],
           [2, 4, 1, 3],
           [6, 1, 2, 3]])<br/></span></p>

我想按降序对该矩阵的行进行排序，并得到排序矩阵的参数，如下所示：

As = array([[3, 1, 2, 0],
            [1, 3, 0, 2],
            [0, 3, 2, 1]])

我做了以下事情：

<p><span>import numpy
A = numpy.array([[1, 3, 2, 7], [2, 4, 1, 3], [6, 1, 2, 3]])
As = numpy.argsort(A, axis=1)<br/></span></p>

但这让我按升序排序。另外，在我花了一些时间在互联网上搜索解决方案后，我希望 numpy 中的 argsort 函数必须有一个反转排序顺序的参数。但是，显然没有这样的说法！为什么？

二、有一个称为秩序的论证。

我试过,通过猜测,numpy.argsort(…,order = reverse),但它不起作用。

我在这里找到了先前问题的解决方案，我发现我可以做到：

<p><span>import numpy
A = numpy.array([[1, 3, 2, 7], [2, 4, 1, 3], [6, 1, 2, 3]])
As = numpy.argsort(A, axis=1)
As = As[::-1]<br/></span></p>

由于某种原因,As = As [:: – 1]没有给我所需的输出。

好吧，我想这一定很简单,但我错过了一些东西。

三、如何按降序对numpy数组进行排序？

只需将矩阵乘以-1即可逆序：

<p><span>[In]: A = np.array([[1, 3, 2, 7],
                    [2, 4, 1, 3],
                    [6, 1, 2, 3]])
[In]: print( np.argsort(-A) )
[Out]: [[3 1 2 0]
        [1 3 0 2]
        [0 3 2 1]]<br/></span></p>

以上就是Python中numpy进行降序的方法。

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