根据元素的条件值对 numpy 数组元素进行排序

Question

我需要通过增加与另一个点的距离来对 numpy 点数组进行排序。

import numpy as np

def dist(i,j,ip,jp): 
    return np.sqrt((i-ip)**2+(j-jp)**2)

arr = np.array([[0,0],[1,2],[4,1]])

我想做的是在固定点 [i,j]=[1,1] 和 arr 中的每个有序对 [ip,jp] 之间使用函数 dist(1,1,ip,jp)到 return arr，每个元素从接近 [i,j] 的程度从低到高排序。有人对此有快速解决方案吗？

我想要的输出是new_arr = np.array([[1,2],[0,0],[4,1]])

我有一些想法，但它们看起来效率极低。

谢谢！

Answer 1

似乎有两种方法可以做到这一点：

将整个numpy数组转换为Python列表，并使用Python的排序方法对它进行排序

 l = list(arr)
 l.sort(key=lambda coord: dist(1, 1, coord[0], coord[1]))
 arr = np.array(l)

通过在原始数组上映射 dist() 创建第二个 numpy 数组，使用 .argsort() 获取排序顺序，然后将其应用于原始数组。
```
 arr2 = np.vectorize(lambda coord: dist(1, 1, coord[0], coord[1]))(arr)
 arr3 = np.argsort(arr2)
 arr = np.array(arr)[arr3]
```

Answer 2

实际上，您可以通过使用 numpy.lexsort()、使用以 dist() 映射的 arr 作为键，然后应用结果，从而使 @user3030010 的第二个答案更有效arr本身

的掩码
import numpy as np my_key = np.vectorize(lambda coord: dist(1, 1, coord[0], coord[1]))(arr) inds = np.lexsort(keys = [my_key]) arr = arr[inds]

这确实是一个小改进，但如果您随后添加更多键进行排序，该方法将特别有用。

根据元素的条件值对 numpy 数组元素进行排序

sort numpy array elements by the value of a condition on the elements

python

arrays

sorting

proximity