2次元配列をsortしたい

Question

前提・実現したいこと

既存の2次元配列を下記のような感じにソートしたいです。

#元の配列
[[5 1]
 [3 4]
 [4 8]]

#ソート後
[[3 4]
 [4 8]
 [5 1]]

しかし実際にやってみると下記のようになってしまいます。

#元の配列
[[5 1]
 [3 4]
 [4 8]]

#ソート後
[[3 1]
 [4 4]
 [5 8]]

該当のソースコード

import numpy as np

arr = np.array([[5, 1], [3, 4],[4, 8]])
print(arr)

arr1 = np.sort(arr, axis=0)
print(arr1)

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

windows64bit
Anaconda

Comments

[shiracamus]

numpyライブラリに関する質問なので、タグにnumpyを追加してください。

Answer 1

numpy.argsortを使う。

import numpy as np

arr = np.array([[5, 1], [3, 4], [4, 8]])
print(arr)

# 途中経過
print(f"基準となる列のndarray: {arr[:, 0]}")
print(f"その列で昇順ソートした場合のインデックス: {np.argsort(arr[:, 0])}")

arr1 = arr[np.argsort(arr[:, 0])]
print(arr1)

[[5 1]
 [3 4]
 [4 8]]
基準となる列のndarray: [5 3 4]
その列で昇順ソートした場合のインデックス: [1 2 0]
[[3 4]
 [4 8]
 [5 1]]

面倒くさいなら、いったんpandasに変換してソートしてからndarrayに戻す。

import numpy as np
import pandas as pd

arr = np.array([[5, 1], [3, 4], [4, 8]])
print(arr)

df = pd.DataFrame(arr)
print(df)
df.sort_values(0, inplace=True)
print(df)

arr1 = df.values
print(arr1)

[[5 1]
 [3 4]
 [4 8]]
   0  1
0  5  1
1  3  4
2  4  8
   0  1
1  3  4
2  4  8
0  5  1
[[3 4]
 [4 8]
 [5 1]]

Comments

[toast-uz]

蛇足ですが、0列目だけをキーにするのでなく、複数列を全てキーとして辞書順に並べたい場合は、
df = df.sort_values(df.columns.tolist()).reset_index(drop=True)
とするとよいです。

[S.K12]

2パターンもやり方を教えて戴いて本当に有難いです。
複数列を全てキーとして辞書順に並べたい場合などの情報も参考になりました。
お二人とも有難う御座いました。勉強になります。

Answer 2

sorted_arr = sorted(arr, key = lambda x: x[0])

Sorting HOW TO¶

Comments

[Daregada]

元の二次元配列がnumpyのndarrayなので、sortedを使うと、
[array([3, 4]), array([4, 8]), array([5, 1])]
みたいな結果に。

[退会済みユーザー]

失礼しました。
組み込みのリストだと思い込んでいました。