Comment puis-je trier un tableau multidimensionnel NumPy par colonne spécifique ?

Tri des tableaux multidimensionnels dans NumPy par colonnes spécifiques

NumPy offre de puissantes capacités de manipulation de tableaux, notamment le tri des tableaux multidimensionnels par colonnes spécifiées. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour organiser et analyser les données. Explorons comment réaliser un tri par colonnes dans NumPy.

Supposons que nous ayons un tableau NumPy a avec plusieurs colonnes :

a = numpy.array([[9, 2, 3],
                  [4, 5, 6],
                  [7, 0, 5]])

Pour trier les lignes de a par la deuxième colonne, nous peut exploiter la fonction argsort(). Il prend un tableau et renvoie les indices qui trieraient le tableau. En indexant a avec ces indices triés, on peut obtenir le tableau trié souhaité.

sorted_a = a[a[:, 1].argsort()]

Cette opération aboutit au tableau trié suivant :

array([[7, 0, 5],
       [9, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

La syntaxe a[:, 1 ] sélectionne la deuxième colonne (indexée à 1) du tableau a. argsort() appliqué à cette colonne produit les indices triés, qui sont ensuite utilisés pour trier les lignes.

Cette technique est très efficace et polyvalente, permettant le tri selon n'importe quelle colonne souhaitée dans des tableaux multidimensionnels. Il constitue un moyen pratique et puissant d'organiser et d'extraire des informations significatives à partir des données.

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