您的列表，以及由它組成的數(shù)組。請(qǐng)注意數(shù)組中的浮點(diǎn)數(shù)：
In [124]: lstsArray = [[[54,21,31], [1,2,3], [15,25,35]],
...: [[12,22,32], [3,2,1], [16,26,36]],
...: [[34,24,38], [0.1,1,1], [17,27,37]]]
In [125]: val=np.array(lstsArray)
In [126]: val
Out[126]:
array([[[54. , 21. , 31. ],
[ 1. , 2. , 3. ],
[15. , 25. , 35. ]],
[[12. , 22. , 32. ],
[ 3. , 2. , 1. ],
[16. , 26. , 36. ]],
[[34. , 24. , 38. ],
[ 0.1, 1. , 1. ],
[17. , 27. , 37. ]]])
這是一個(gè) （3，3，3） 整形數(shù)組。但是您的排序忽略了初始 （3，3） 布局，因此讓我們繼續(xù)重塑它：
In [133]: val = np.array(lstsArray).reshape(-1,3)
In [134]: val
Out[134]:
array([[54. , 21. , 31. ],
[ 1. , 2. , 3. ],
[15. , 25. , 35. ],
[12. , 22. , 32. ],
[ 3. , 2. , 1. ],
[16. , 26. , 36. ],
[34. , 24. , 38. ],
[ 0.1, 1. , 1. ],
[17. , 27. , 37. ]])
現(xiàn)在，我們可以輕松地在第一列值上重塑形狀。 給出排序順序：argsort
In [135]: idx = np.argsort(val[:,0])
In [136]: idx
Out[136]: array([7, 1, 4, 3, 2, 5, 8, 6, 0])
In [137]: val[idx]
Out[137]:
array([[ 0.1, 1. , 1. ],
[ 1. , 2. , 3. ],
[ 3. , 2. , 1. ],
[12. , 22. , 32. ],
[15. , 25. , 35. ],
[16. , 26. , 36. ],
[17. , 27. , 37. ],
[34. , 24. , 38. ],
[54. , 21. , 31. ]])
并讓它回到3d：
In [138]: val[idx].reshape(3,3,3)
Out[138]:
array([[[ 0.1, 1. , 1. ],
[ 1. , 2. , 3. ],
[ 3. , 2. , 1. ]],
[[12. , 22. , 32. ],
[15. , 25. , 35. ],
[16. , 26. , 36. ]],
[[17. , 27. , 37. ],
[34. , 24. , 38. ],
[54. , 21. , 31. ]]])
或在列表顯示中：
In [139]: val[idx].reshape(3,3,3).tolist()
Out[139]:
[[[0.1, 1.0, 1.0], [1.0, 2.0, 3.0], [3.0, 2.0, 1.0]],
[[12.0, 22.0, 32.0], [15.0, 25.0, 35.0], [16.0, 26.0, 36.0]],
[[17.0, 27.0, 37.0], [34.0, 24.0, 38.0], [54.0, 21.0, 31.0]]]
但是，如果列表只有一個(gè)嵌套級(jí)別：
In [140]: alist = val.tolist()
In [141]: alist
Out[141]:
[[54.0, 21.0, 31.0],
[1.0, 2.0, 3.0],
[15.0, 25.0, 35.0],
[12.0, 22.0, 32.0],
[3.0, 2.0, 1.0],
[16.0, 26.0, 36.0],
[34.0, 24.0, 38.0],
[0.1, 1.0, 1.0],
[17.0, 27.0, 37.0]]
Python排序工作得很好：
In [142]: sorted(alist, key=lambda x:x[0]) # or itemgetter
Out[142]:
[[0.1, 1.0, 1.0],
[1.0, 2.0, 3.0],
[3.0, 2.0, 1.0],
[12.0, 22.0, 32.0],
[15.0, 25.0, 35.0],
[16.0, 26.0, 36.0],
[17.0, 27.0, 37.0],
[34.0, 24.0, 38.0],
[54.0, 21.0, 31.0]]
您有一個(gè)雙嵌套列表，但希望排序忽略一個(gè)圖層，這一事實(shí)使列表處理復(fù)雜化。這就是重塑有很大幫助的地方。numpy
目前，我不會(huì)測(cè)試這些方法的相對(duì)速度。
