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排序二维列表python
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了排序二维列表python，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含4392字，纯文字阅读大概需要7分钟。
内容图文
我有这样的二维列表
a = [[42, 206], [45, 40], [45, 205], [46, 41], [46, 205], [47, 40], [47, 202], [48, 40], [48, 202], [49, 38]]
实际上这些是2D-Euclidean空间中的坐标.我希望按照关闭点顺序排列的方式对其进行排序.因此,列表如下所示
sorted_a = [[45,205],[42,206],[46,205],[47,202],[48,202],[45,40],[46,41],[47,40],[48,40],[49,38]]
我也用过这个方法
sorted_a = sorted(a, key=lambda x: (x[0],x[1]))
但它没有返回我所需的结果.非常感谢您的帮助.谢谢
解决方法:
我不确定这是一个排序问题;它更像是一个分组(或优化？)
排序需要一些标准才能将[45,205]列表放在[42,206]之前.如果你能想出一个代表所需订单的数字,那么关键是有用的.
例如,计算距离原点的距离
A = np.array(a)创建一个numpy数组：
In [346]: A
Out[346]:
array([[ 42, 206],
[ 45, 40],
[ 45, 205],
[ 46, 41],
[ 46, 205],
[ 47, 40],
[ 47, 202],
[ 48, 40],
[ 48, 202],
[ 49, 38]])
极坐标中的距离或半径是平方和(为此目的不需要sqrt).将argsort应用于此按距离原点的距离对点进行排名.
In [347]: np.sum(A**2,axis=1)
Out[347]: array([44200, 3625, 44050, 3797, 44141, 3809, 43013, 3904, 43108, 3845])
In [348]: r = np.sum(A**2,axis=1)
In [349]: idx = np.argsort(r)
In [350]: idx
Out[350]: array([1, 3, 5, 9, 7, 6, 8, 2, 4, 0], dtype=int32)
In [351]: A[idx,:]
Out[351]:
array([[ 45, 40],
[ 46, 41],
[ 47, 40],
[ 49, 38],
[ 48, 40],
[ 47, 202],
[ 48, 202],
[ 45, 205],
[ 46, 205],
[ 42, 206]])
列表等效操作使用类似的键函数
def foo(xy):
x,y=xy
return x**2+y**2
In [356]: sorted(a, key=foo)
Out[356]:
[[45, 40],
[46, 41],
[47, 40],
[49, 38],
[48, 40],
[47, 202],
[48, 202],
[45, 205],
[46, 205],
[42, 206]]
成对距离
在numpy中,相对容易提出成对距离(使用其中一个scipy工具更容易).但你会怎么做呢？什么定义基于这样的距离的顺序？
例如,要使用我们经常被要求“矢量化”的迭代类型：
In [369]: D = np.zeros((10,10))
In [370]: for i in range(10):
...: for j in range(i,10):
...: D[i,j] = np.sqrt(sum((A[i,:]-A[j,:])**2))
# D[i,j] = np.linalg.norm(A[i,:]-A[j,:])
In [372]: D.astype(int)
Out[372]:
array([[ 0, 166, 3, 165, 4, 166, 6, 166, 7, 168],
[ 0, 0, 165, 1, 165, 2, 162, 3, 162, 4],
[ 0, 0, 0, 164, 1, 165, 3, 165, 4, 167],
[ 0, 0, 0, 0, 164, 1, 161, 2, 161, 4],
[ 0, 0, 0, 0, 0, 165, 3, 165, 3, 167],
[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 162, 1, 162, 2],
[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 162, 1, 164],
[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 162, 2],
[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 164],
[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])
是一个距离矩阵,圆形以便于显示.
numpy有一个词汇类型.我们可以用它来排序第一个坐标,然后是第一个坐标.这会将所有200个人组合在一起：
In [375]: np.lexsort(A.T)
Out[375]: array([9, 1, 5, 7, 3, 6, 8, 2, 4, 0], dtype=int32)
In [376]: A[_,:]
Out[376]:
array([[ 49, 38],
[ 45, 40],
[ 47, 40],
[ 48, 40],
[ 46, 41],
[ 47, 202],
[ 48, 202],
[ 45, 205],
[ 46, 205],
[ 42, 206]])
与排序数组的成对距离看起来像：
array([[ 0, 4, 2, 2, 4, 164, 164, 167, 167, 168],
[ 0, 0, 2, 3, 1, 162, 162, 165, 165, 166],
[ 0, 0, 0, 1, 1, 162, 162, 165, 165, 166],
[ 0, 0, 0, 0, 2, 162, 162, 165, 165, 166],
[ 0, 0, 0, 0, 0, 161, 161, 164, 164, 165],
[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 3, 3, 6],
[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 4, 3, 7],
[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 3],
[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 4],
[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])
搜索排列
另一种思考这个问题的方法是作为搜索问题,例如寻求找到最小化“行进”距离的点的顺序,即连续点之间的距离之和.
使用原始a(A),连续点之间的距离(默认为np.linalg.norm方法)为
In [407]: np.linalg.norm(A[1:]-A[:-1],axis=1)
Out[407]:
array([ 166.02710622, 165. , 164.00304875, 164. ,
165.00303028, 162. , 162.00308639, 162. ,
164.00304875])
和他们的总和：
In [408]: _.sum()
Out[408]: 1474.0393203904973
随着lexsort订单
In [410]: np.linalg.norm(A1[1:]-A1[:-1],axis=1)
Out[410]:
array([ 4.47213595, 2. , 1. , 2.23606798,
161.00310556, 1. , 4.24264069, 1. ,
4.12310563])
In [411]: _.sum()
Out[411]: 181.07705580534656
显然,这有更好的聚类,主要基于第二列值.
你的sorted_a改善了这个总和：
In [414]: sortedA = np.array(sorted_a)
In [415]: np.linalg.norm(sortedA[1:]-sortedA[:-1],axis=1)
Out[415]:
array([ 3.16227766, 4.12310563, 3.16227766, 1. ,
162.0277754 , 1.41421356, 1.41421356, 1. ,
2.23606798])
In [416]: _.sum()
Out[416]: 179.53993144488973
蛮力解决方案是尝试所有排列,并选择最小化此总和的排列.
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的排序二维列表python全部内容，希望文章能够帮你解决排序二维列表python所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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