通过增加日期时间排序的Numpy

Question

我有第一个数组i包含日期时间元素（形状（33416，））和第二个数组m包含浮动值（与形状（33416,20））。这相当于在特定时刻进行的20次测量。 我想根据i中日益增加的日期时间值和m数组的排列顺序对i数组进行排序，以便在此刻瞬间增加测量时间及其相应的20个测量值。 可以帮助我吗？或了解我的需求？

Answer 1

您还可以使用numpy的这一点。假设你有：第一

dates = numpy.array([datetime(2012,02,03,12,00,00), datetime(2012,02,03,15,00,00), datetime(2012,02,03,13,00,00)]) 
values = numpy.array([[1, 1], [3, 3], [2, 2]]) 

你可以在：

unified = numpy.concatenate((dates.reshape(len(dates), 1), values), axis=1) 

这将合并的两个列表，其中考虑到你想应该是无论如何要握住你的数据更适合的方式是什么。所以，现在你有：

unified = array([[2012-02-03 12:00:00, 1, 1], 
       [2012-02-03 15:00:00, 3, 3], 
       [2012-02-03 13:00:00, 2, 2]], dtype=object) 

现在你可以这样做：

unified = numpy.sort(unified, axis=0) 

这会日期后进行排序。现在，如果你仍然想只是单独列出了可以让他们：您的评论 确定后

unified[:, 0] 

>>> array([2012-02-03 12:00:00, 2012-02-03 13:00:00, 2012-02-03 15:00:00], dtype=object) 

unified[:, 1:] 

>>> array([[1, 1], 
      [2, 2], 
      [3, 3]], dtype=object) 

编辑现在我完全理解你想你可以达到什么样的，通过更换

unified = numpy.sort(unified, axis=0)  

有：

unified = numpy.array(sorted(unified, key= lambda x: x[0])) 

编辑

你有没有试过我刚才建议的？在我的终端：

unified = numpy.array([[datetime(2012,02,03,12,00,00), 4, 1],[datetime(2012,02,03,15,00,00), 5, 2],[datetime(2012,02,03,13,00,00), 2, 1]], dtype=object) 
    >>> unified 
     array([[2012-02-03 12:00:00, 4, 1], 
       [2012-02-03 15:00:00, 5, 2], 
       [2012-02-03 13:00:00, 2, 1]], dtype=object) 

    >>> unified = numpy.array(sorted(unified, key=lambda x: x[0])) 
    >>> unified 
     array([[2012-02-03 12:00:00, 4, 1], 
       [2012-02-03 13:00:00, 2, 1], 
       [2012-02-03 15:00:00, 5, 2]], dtype=object) 

Answer 2

我不完全确定你在问什么 - 你的问题是模糊的 - 为了在这个瞬间增加测量的瞬间和相应的20个测量结果，“相应排列m阵列”是什么意思？

但是，这里的答案是什么，我认为你是问：

def special_sort(i, m): 
    myList = zip(i, m) 
    mylist.sort(key=lambda x: x[0]) 
    return myList 

希望这有助于