python：在一系列元素上对列表进行排序

我现在尝试了好几天来解决这个问题，但我就是无法解决这个问题

我有一个列表列表，其中每个列表由0到5的值组成：

[[ 0.  0.  4.  2.  2.  2.  2.  2.  2.  2.]
 [ 0.  0.  1.  2.  3.  3.  3.  3.  3.  3.]
 [ 0.  0.  2.  3.  4.  4.  1.  2.  1.  2.]
 [ 0.  0.  3.  4.  5.  1.  4.  4.  5.  5.]
 ...
 [ 0.  0.  5.  3.  3.  3.  4.  3.  4.  3.]
 [ 0.  0.  3.  4.  1.  1.  1.  1.  4.  4.]
 [ 0.  0.  3.  4.  1.  3.  3.  3.  3.  1.]
 [ 0.  0.  1.  4.  4.  5.  3.  4.  3.  1.]]

现在我想对这个列表进行排序，从最后一个元素开始，然后是最后一个元素，等等。一直到开始，得到如下结果：

[[ 0.  0.  3.  4.  1.  3.  3.  3.  3.  1.]
 [ 0.  0.  1.  4.  4.  5.  3.  4.  3.  1.]
 [ 0.  0.  5.  3.  3.  3.  3.  3.  4.  1.]
 [ 0.  0.  2.  3.  4.  4.  1.  2.  1.  2.]
 ...
 [ 0.  0.  3.  4.  1.  1.  1.  1.  4.  4.]
 [ 0.  0.  3.  3.  3.  4.  4.  4.  4.  4.]
 [ 0.  0.  4.  4.  3.  4.  5.  5.  1.  5.]
 [ 0.  0.  3.  4.  5.  1.  4.  4.  5.  5.]]

我在网上找到的对排序数组/列表问题的所有答复都涉及不同的列/元素，而我无法让这些元素发挥作用。最终，唯一有效的解决方案是：

array = array[np.lexsort((array[:,-9], array[:,-8], array[:,-7], array[:,-6], array[:,-5], array[:,-4], array[:,-3], array[:,-2], array[:,-1]))]

这不仅很难看，而且也不太灵活。任何用循环或变量替换此命令的尝试都失败了

如有任何建议，将不胜感激

给定：

LoL=[[ 0.,  0.,  4.,  2.,  2.,  2.,  2.,  2.,  2.,  2.,],
 [ 0.,  0.,  1.,  2.,  3.,  3.,  3.,  3.,  3.,  3.,],
 [ 0.,  0.,  2.,  3.,  4.,  4.,  1.,  2.,  1.,  2.,],
 [ 0.,  0.,  3.,  4.,  5.,  1.,  4.,  4.,  5.,  5.,],
 [ 0.,  0.,  5.,  3.,  3.,  3.,  4.,  3.,  4.,  3.,],
 [ 0.,  0.,  3.,  4.,  1.,  1.,  1.,  1.,  4.,  4.,],
 [ 0.,  0.,  3.,  4.,  1.,  3.,  3.,  3.,  3.,  1.,],
 [ 0.,  0.,  1.,  4.,  4.,  5.,  3.,  4.,  3.,  1.,]]

使用按键功能：

>>> sorted(LoL, key=lambda l: l[::-1])
[[0.0, 0.0, 3.0, 4.0, 1.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 1.0], 
 [0.0, 0.0, 1.0, 4.0, 4.0, 5.0, 3.0, 4.0, 3.0, 1.0], 
 [0.0, 0.0, 2.0, 3.0, 4.0, 4.0, 1.0, 2.0, 1.0, 2.0], 
 [0.0, 0.0, 4.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0], 
 [0.0, 0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0], 
 [0.0, 0.0, 5.0, 3.0, 3.0, 3.0, 4.0, 3.0, 4.0, 3.0], 
 [0.0, 0.0, 3.0, 4.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 4.0, 4.0], 
 [0.0, 0.0, 3.0, 4.0, 5.0, 1.0, 4.0, 4.0, 5.0, 5.0]]

如果这些是numpy数组，请使用ndarray.sort：

>>> m=np.matrix(LoL)
>>> m
array([[ 0.,  0.,  4.,  2.,  2.,  2.,  2.,  2.,  2.,  2.],
       [ 0.,  0.,  1.,  2.,  3.,  3.,  3.,  3.,  3.,  3.],
       [ 0.,  0.,  2.,  3.,  4.,  4.,  1.,  2.,  1.,  2.],
       [ 0.,  0.,  3.,  4.,  5.,  1.,  4.,  4.,  5.,  5.],
       [ 0.,  0.,  5.,  3.,  3.,  3.,  4.,  3.,  4.,  3.],
       [ 0.,  0.,  3.,  4.,  1.,  1.,  1.,  1.,  4.,  4.],
       [ 0.,  0.,  3.,  4.,  1.,  3.,  3.,  3.,  3.,  1.],
       [ 0.,  0.,  1.,  4.,  4.,  5.,  3.,  4.,  3.,  1.]])
>>> m[m[:,-1].argsort()]
array([[ 0.,  0.,  3.,  4.,  1.,  3.,  3.,  3.,  3.,  1.],
       [ 0.,  0.,  1.,  4.,  4.,  5.,  3.,  4.,  3.,  1.],
       [ 0.,  0.,  4.,  2.,  2.,  2.,  2.,  2.,  2.,  2.],
       [ 0.,  0.,  2.,  3.,  4.,  4.,  1.,  2.,  1.,  2.],
       [ 0.,  0.,  1.,  2.,  3.,  3.,  3.,  3.,  3.,  3.],
       [ 0.,  0.,  5.,  3.,  3.,  3.,  4.,  3.,  4.,  3.],
       [ 0.,  0.,  3.,  4.,  1.,  1.,  1.,  1.,  4.,  4.],
       [ 0.,  0.,  3.,  4.,  5.,  1.,  4.,  4.,  5.,  5.]])

---

使用以下排序功能

def mysort(list1,list2):
  i = min(len(list1),len(list2))-1  # in case unequal lines
  while (i>0) and list1[i]== list2[i]:
    i -= 1
  return cmp(list1[i],list2[i])

使用测试（打印正确答案）

---

您可以简单地转置输入数组，然后使用获得向量化的排序索引，从而获得非常有效的解决方案，如下所示-

array[np.lexsort(array[:,1:].T)]

样本运行-

In [128]: # Random array of integers
     ...: array = np.random.randint(0,9,(5,10))
     ...: 
     ...: # Original method
     ...: A = ((array[:,-9], array[:,-8], array[:,-7], array[:,-6], array[:,-5], \
     ...:       array[:,-4], array[:,-3], array[:,-2], array[:,-1]))
     ...: out_loopy = array[np.lexsort(A)]
     ...: 
     ...: # Vectorized method
     ...: out_vectorized = array[np.lexsort(array[:,1:].T)]
     ...: 

In [129]: np.allclose(out_loopy,out_vectorized)
Out[129]: True

---

我得到以下错误：ValueError：包含多个元素的数组的真值不明确。使用a.any（）或a.all（）。如果我再添加.any（）或.all（），我会得到：TypeError:'numpy.bool_'对象不是iterableNumpy还有一个具有类似语法的内置版本。如果您确实确定子列表的长度都是10，则可以使用

I=9

。但这使代码更加健壮和通用。这是正确的方法。颠簸版本的

已排序（LoL，key=lambda l:l[：：-1]）

。谢谢

In [128]: # Random array of integers
     ...: array = np.random.randint(0,9,(5,10))
     ...: 
     ...: # Original method
     ...: A = ((array[:,-9], array[:,-8], array[:,-7], array[:,-6], array[:,-5], \
     ...:       array[:,-4], array[:,-3], array[:,-2], array[:,-1]))
     ...: out_loopy = array[np.lexsort(A)]
     ...: 
     ...: # Vectorized method
     ...: out_vectorized = array[np.lexsort(array[:,1:].T)]
     ...: 

In [129]: np.allclose(out_loopy,out_vectorized)
Out[129]: True