Python 根据其他列表对其他列表进行排序？

所以我有一些清单：

shape1 = [[0, 0], [0, 100], [100, 100], [100, 0]]
shape2 = [[300, 300], [300, 450], [450, 450], [450, 300]]
list1 = [shape1, shape2]
height_y = [100, 150]

因此，我想根据形状的高度（从大到小）对其进行排序。对高度列表进行排序非常容易，但是高度基于与相同位置相关的形状。因此，如果我对高度列表进行排序，如何对列表1进行排序，使形状在排序后移动到与高度列表相同的位置？但是，我不希望形状列表中的点的排列发生变化

最终目标：

height_y = [150, 100]
list1 = [shape2, shape1]

---

注意：我在这里只使用了两个形状（由点定义），但我希望它能够处理任意数量的形状（最多100个）。

仅使用

zip

em和排序

In [489]: list1, height_y = map(list, (zip(*sorted(zip(list1, height_y), key=lambda x: x[1], reverse=True))))

In [490]: list1
Out[490]: [shape2, shape1] # shortened for aesthetic purposes (it's a list of lists)

In [491]: height_y
Out[491]: [150, 100]

细分：

zip（列表1，高度）

：将它们压缩在一起

排序（---（1）--，key=lambda x:x[1]，reverse=True）

：根据每个元组中的第一个值（高度）对元组进行反向排序

zip（*--（2）--

：解压缩元组，您将得到两个元组的列表

map（list，--（3）--）

：将元组列表转换为列表列表

---

只需

zip

em和排序

In [489]: list1, height_y = map(list, (zip(*sorted(zip(list1, height_y), key=lambda x: x[1], reverse=True))))

In [490]: list1
Out[490]: [shape2, shape1] # shortened for aesthetic purposes (it's a list of lists)

In [491]: height_y
Out[491]: [150, 100]

细分：

zip（列表1，高度）

：将它们压缩在一起

排序（---（1）--，key=lambda x:x[1]，reverse=True）

：根据每个元组中的第一个值（高度）对元组进行反向排序

zip（*--（2）--

：解压缩元组，您将得到两个元组的列表

map（list，--（3）--）

：将元组列表转换为列表列表

---

如果你只有形状和高度。我建议使用字典，然后按值排序，如：

 import operator

 dict = {}
 sorted_dict = sorted(dict.items(), key=operator.itemgetter(1))

---

如果你只有形状和高度。我建议使用字典，然后按值排序，如：

 import operator

 dict = {}
 sorted_dict = sorted(dict.items(), key=operator.itemgetter(1))

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总体而言，更好的解决方案可能是在一个位置收集有关形状的所有信息，例如dict或自定义类，然后您只需要一个易于排序的对象列表。唯一的问题是，我的大部分数据需要保留在列表中，因为它需要动态编辑/更改（所有形状反复移动/旋转以满足间距/重力/排序条件）。我不认为这是一个问题；dict和自定义类与列表项一样容易编辑。但我相信你的话。总体上更好的解决方案可能是将形状的所有信息收集到一个位置，例如dict或自定义类，然后只需要一个易于排序的对象列表。唯一的解决方案是问题是，我的大部分数据需要保留在列表中，因为它需要动态编辑/更改（所有形状都会反复移动/旋转，以满足间距/重力/排序条件）.我不认为这是一个问题；DICT和自定义类的编辑与列表条目一样容易。但我相信你的话。你不需要

map（list，…）

unpackaging可以帮你做到这一点。@AChampion我知道…问题是它们被解包为元组，而不是列表。这确实比OP的预期输出更准确。你不需要

map（list，…）

解包就可以了。@AChampion我知道……问题是它们被解包为元组，而不是列表。这确实更准确地反映了OP的预期输出。