排序非整数2D numpy数组

Question

如何将x和y坐标为非整数且近似的2d数组排序？ 因此，例如这样的数组：

[
[0.005, 0.02]
[-0.1, 1.001]
[0.99, 0.004]
[1.1, 0.995]
]

请记住，与[0,0]的x，y坐标对应的[0.005，0.02]不一定具有最低的x坐标或最低的y坐标。 我已经看到了如何对整数进行操作，但是对于这种情况我不确定。

Answer 1

正如Sven指出的，您需要进行比较。 如果按距离排序，则至少需要计算平方。 您可以使用此：

x = np.array([[1,2],[0.1,0.2],[-1,0.5], [2,2], [0,0]])
x[np.multiply(x,x).sum(axis=1).argsort()]

如果要按x或y排序，可以在切片上使用argsort：

x[x[:,0].argsort()] # sort by x
x[x[:,1].argsort()] # sort by y

Answer 2

您有（N，2）个浮点数组。 我做了一个类似于你的虚拟数组：

>>import numpy as np
>>A = np.random.random((5,2))*3 - 1 
>>A

array([[-0.09759485,  1.09646624],
       [ 1.24045241,  0.59099876],
       [-0.43080349, -0.33879412],
       [ 0.82403019,  0.16274243],
       [ 1.95623418, -0.64082276]])

从您所说的来看，这些值是近似值。 在订购它们之前，我们可以将它们四舍五入到最接近的整数。

>>A = np.round(A)
>>A
array([[-0.,  1.],
       [ 1.,  1.],
       [-0., -0.],
       [ 1.,  0.],
       [ 2., -1.]])

现在， numpy.sort()应该给您按需要排序的数组：

>>np.sort(A, axis=0)
>>A
array([[-0., -1.],
       [-0., -0.],
       [ 1.,  0.],
       [ 1.,  1.],
       [ 2.,  1.]])