如何根据列的平均值对列表的numpy数组进行排序答案

【问题标题】：How to sort numpy arrays of a list based on the averages of columns如何根据列的平均值对列表的numpy数组进行排序
【发布时间】：2021-07-22 21:36:38
【问题描述】：

我有一个 numpy 数组列表，想先对每个数组进行排序，然后对列表中的整个数组进行排序。第一步对我来说很清楚。这是我的数据：

unsorted=[np.array([[2.5, 6., 5.1],\
                    [3.5, 7., 0.1],\
                    [2.5, 7., 0.],\
                    [3.5, 6., 0.1]]),\
          np.array([[2.5, 6., 1.],\
                    [1.5, 7., 5.2]]),\
          np.array([[1.5, 7., 0.2],\
                    [2.5, 7., 1.2]])]

首先，我使用以下代码根据第一列和第二列对每个数组进行排序：

sorted_arr=[]    
for i in unsorted:
    i=i[np.lexsort((i[:,0],i[:,1]))]
    sorted_arr.append(i)

然后，我还想对列表中的数组进行排序。我想根据第一列和第二列的平均值对它们进行排序。对于第一列和第二列的第一个数组平均值是：3. 和 6.5。对于第二个数组，它是 2. 和 6.5。最后一个数组是2. 和7。我想首先根据第二列的平均值对数组进行排序，然后是第一列。我的意思是我希望我的最终结果是：

sorted_arr=[array([[2.5, 6. , 1. ],
                   [1.5, 7. , 5.2]]),
            array([[1.5, 7. , 0.2],
                   [2.5, 7. , 1.2]]),
            array([[2.5, 6. , 5.1],
                   [3.5, 6. , 0.1],
                   [2.5, 7. , 0. ],
                   [3.5, 7. , 0.1]])]

我非常感谢在 python 中这样做的任何帮助。

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy sorting

【解决方案1】：

通过您的sorted_arr，您可以：

sorted(sorted_arr, key=lambda x: tuple(x[:,:2].mean(0)))

【讨论】：

那不是先按第一列的平均数排序，再按第二列的平均数排序吗？
@BioGeek 确实是，但它符合 OP 的预期输出。如果它采用其他方式，它将与输出不匹配。我认为OP需要在这里澄清。