Python – 按第 K 列对矩阵行进行反向排序

在矩阵处理中，经常需要按照某一列的值对矩阵的行进行排序，Python 提供了丰富的排序函数和方法，可以非常便捷地进行排序操作。本篇文章将会介绍如何按第 K 列对矩阵行进行反向排序。

方法一：使用sorted函数

在 Python 中，可以使用 sorted 函数对列表进行排序，借助 sorted 函数，我们可以对矩阵行进行排序。

def sort_matrix(matrix, k):
    return sorted(matrix, key=lambda x: x[k-1], reverse=True)

以上代码是一个对矩阵进行排序的函数，其中 matrix 为代表矩阵的二维列表，k 为排序列的索引，reverse=True 表示按照倒序排序。

方法二：使用numpy模块

Numpy 是一个 Python 的第三方库，主要用于科学计算，包括线性代数、傅里叶变换、随机数生成等等。在 Numpy 中，有个函数 argsort 可以对矩阵行进行排序，以下是一个使用 Numpy 模块的代码片段：

import numpy as np

def sort_matrix(matrix, k):
    return matrix[np.argsort(matrix[:, k-1])[::-1]]

其中，matrix[:, k-1] 表示矩阵的第 k 列，argsort 会返回对这一列的排序结果的下标，[::1] 可以将这个下标数组进行反向排序。

实例

以下代码是一个使用方法一进行矩阵排序的实例，输出结果是按照第三列倒序排列的结果：

matrix = [[1, 2, 3], [2, 1, 4], [3, 5, 1]]
k = 3
print(sort_matrix(matrix, k))

输出结果：

[[2, 1, 4], [1, 2, 3], [3, 5, 1]]

结论

本篇文章介绍了 Python 中按第 k 列对矩阵行进行反向排序的方法，使用了 sorted 函数和 Numpy 模块。通过两种方法的比较，可以发现 Numpy 模块使用起来更为简洁方便，但 sorted 函数使用更为广泛，可以对任何可迭代对象进行排序。