我有两个要下采样的数组，并保留其中一个索引.我的查询目前可以工作，但它想要保留的索引被移到数组的后面.如何在索引之前对两个连接的数组进行排序？
Query:个
db.collection.update({
"_id": "KVLCC_FL_V1_Fx_NN_1"
},
[
{
$set: {
"df.data.Epoch": {
$map: {
input: {
$concatArrays: [
{
$range: [
0,
{
$size: "$df.data.Epoch"
},
10
]
},
[
{
$indexOfArray: [
"$df.data.Epoch",
200.0
]
}
]
]
},
as: "index",
in: {
$arrayElemAt: [
"$df.data.Epoch",
"$$index"
]
}
}
},
"df.data.Loss": {
$map: {
input: {
$concatArrays: [
{
$range: [
0,
{
$size: "$df.data.Epoch"
},
10
]
},
[
{
$indexOfArray: [
"$df.data.Epoch",
200.0
]
}
]
]
},
as: "index",
in: {
$arrayElemAt: [
"$df.data.Loss",
"$$index"
]
}
}
}
}
}
])
Input个
[
{
"_id": "KVLCC_FL_V1_Fx_NN_1",
"_cls": "PlottingData",
"_created_by": "cian.byrne",
"_modified_by": "cian.byrne",
"best_model_epoch": 4200.0,
"df": {
"data": {
"Epoch": [
0.0,
200.0,
400.0,
600.0,
800.0,
1000.0,
1200.0,
1400.0,
1600.0,
1800.0,
2000.0,
2200.0,
2400.0,
2600.0,
2800.0,
3000.0,
3200.0,
3400.0,
3600.0,
3800.0,
4000.0,
4200.0,
4400.0,
4600.0,
4800.0,
5000.0,
5200.0,
5400.0,
5600.0,
5800.0,
6000.0,
6200.0,
6400.0,
6600.0,
6800.0,
7000.0,
7200.0,
7400.0,
7600.0,
7800.0,
8000.0,
8200.0,
8400.0,
8600.0,
8800.0,
9000.0,
9200.0,
9400.0,
9600.0,
9800.0,
10000.0,
10200.0,
10400.0,
10600.0,
10800.0,
11000.0,
11200.0,
11400.0,
11600.0,
11800.0,
12000.0,
12200.0,
12400.0,
12600.0,
12800.0,
13000.0,
13200.0,
13400.0,
13600.0,
13800.0,
14000.0,
14200.0,
14400.0,
14600.0,
14800.0,
15000.0,
15200.0,
15400.0,
15600.0,
15800.0,
16000.0,
16200.0,
16400.0,
16600.0,
16800.0,
17000.0,
17200.0,
17400.0,
17600.0,
17800.0,
18000.0,
18200.0,
18400.0,
18600.0,
18800.0,
19000.0,
19200.0,
19400.0,
19600.0,
19800.0,
19990.0
],
"Loss": [
0.06867625160459633,
0.0016397159897495028,
8.232398220272552E-4,
6.775707972243301E-4,
4.489408345685778E-4,
2.917215254253416E-4,
1.9186506476001467E-4,
1.3758187272715685E-4,
1.2493897751147704E-4,
1.1541674533799862E-4,
1.0649950315778829E-4,
9.781559886855942E-5,
9.02215432011161E-5,
8.367948119200934E-5,
7.811427335601343E-5,
7.346417222218641E-5,
6.950470835636746E-5,
6.615059024721208E-5,
6.33605867341399E-5,
6.108318271821619E-5,
5.929961396323725E-5,
5.785751815850572E-5,
5.66078643747544E-5,
5.575514016288512E-5,
5.490662687384637E-5,
5.4275713865291395E-5,
5.367539818879205E-5,
5.311907919764326E-5,
5.2673995849290626E-5,
5.211076472495092E-5,
5.168543824245904E-5,
5.125842093557059E-5,
5.053790301043555E-5,
4.9908111976487975E-5,
4.960618507642075E-5,
4.829734415482695E-5,
4.7464273211136486E-5,
4.6148099429591614E-5,
4.439996655969897E-5,
4.281351079340219E-5,
4.0903927787967375E-5,
3.966564459170491E-5,
3.8482641271535875E-5,
3.805266163357444E-5,
3.767043343357998E-5,
3.735670042644782E-5,
3.674643635627615E-5,
3.611821828035745E-5,
3.5825270581725845E-5,
3.58994404537605E-5,
3.562802514136092E-5,
3.490789039262893E-5,
3.451970186551463E-5,
3.4615366551192576E-5,
3.450501472887952E-5,
3.407997332656331E-5,
3.361330450884516E-5,
3.322511360047369E-5,
3.293475797707948E-5,
3.279222747881219E-5,
3.28951127991267E-5,
3.304805974640318E-5,
3.255722881984856E-5,
3.224398028834877E-5,
3.260477365161867E-5,
3.2016552433270515E-5,
3.217527870953099E-5,
3.234731259436457E-5,
3.1846973848411254E-5,
3.166517530176324E-5,
3.1847863310516914E-5,
3.204966548883148E-5,
3.211315165944342E-5,
3.204628412479789E-5,
3.1914853877084775E-5,
3.177698125159182E-5,
3.1660111155823836E-5,
3.156741941424468E-5,
3.149204956705131E-5,
3.142555504546063E-5,
3.136085494497657E-5,
3.129326371368332E-5,
3.122192171759931E-5,
3.115274542156675E-5,
3.1102835614209874E-5,
3.1101085756010995E-5,
3.118033068371349E-5,
3.132809554019229E-5,
3.1397330800609355E-5,
3.133790020495167E-5,
3.0907137414636935E-5,
3.059938845657662E-5,
3.0962577902471116E-5,
3.047035907495237E-5,
3.0465281107359487E-5,
2.9821520532225177E-5,
2.9886149687907263E-5,
2.9793037437862734E-5,
2.9501736086822074E-5,
2.9003898368964265E-5,
2.870838411555099E-5
]
}
}
}
]
Output个
[
{
"_cls": "PlottingData",
"_created_by": "cian.byrne",
"_id": "KVLCC_FL_V1_Fx_NN_1",
"_modified_by": "cian.byrne",
"best_model_epoch": 4200,
"df": {
"data": {
"Epoch": [
0,
2000,
4000,
6000,
8000,
10000,
12000,
14000,
16000,
18000,
19990,
200
],
"Loss": [
0.06867625160459633,
0.00010649950315778829,
5.929961396323725e-05,
5.168543824245904e-05,
4.0903927787967375e-05,
3.562802514136092e-05,
3.28951127991267e-05,
3.1847863310516914e-05,
3.136085494497657e-05,
3.0907137414636935e-05,
2.870838411555099e-05,
0.0016397159897495028
]
}
}
}
]
和一个playground :https://mongoplayground.net/p/_yfm_B0nq18