Como classificar cada linha de um array numpy 3D por outro array 2D?

Question

Eu tenho uma matriz numpy 2D de pontos 2D:

np.random.seed(0)   
a = np.random.rand(3, 4, 2) # each value is a 2D point

Eu gostaria de classificar cada linha pela norma de cada ponto

norms = np.linalg.norm(a, axis=2) # shape(3, 4)

indices = np.argsort(norms, axis=0) # indices of each sorted row

Agora eu gostaria de criar um array com a mesma forma e valores de a. que terá cada linha de pontos 2D classificados por sua norma.

Como posso conseguir isso?

Tentei variações de np.take & np.take_along_axis, mas sem sucesso.

por exemplo:

np.take(a, indices, axis=1) # shape (3,3,4,2)

Isso faz a amostragem a3 vezes, uma para cada linha em indices. Eu gostaria de provar aapenas uma vez. cada linha indicespossui as colunas que devem ser amostradas na linha correspondente.

Answer 1

Se bem entendi, você quer isto:

norms = np.linalg.norm(a,axis=2) # shape(3,4)
indices = np.argsort(norms , axis=1)
np.take_along_axis(a, indices[:,:,None], axis=1)

saída para o seu exemplo:

[[[0.4236548  0.64589411]
  [0.60276338 0.54488318]
  [0.5488135  0.71518937]
  [0.43758721 0.891773  ]]

 [[0.07103606 0.0871293 ]
  [0.79172504 0.52889492]
  [0.96366276 0.38344152]
  [0.56804456 0.92559664]]

 [[0.0202184  0.83261985]
  [0.46147936 0.78052918]
  [0.77815675 0.87001215]
  [0.97861834 0.79915856]]]