按元素上的条件值对 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一个 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) 返回arr 每个元素从与 [i,j] 的接近度从低到高排序。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，但它们看起来非常低效。

谢谢！

Answer 1

似乎有两种方法可以做到这一点：

1. 将整个 numpy 数组转换成 Python 列表，并使用 Python 的 sort 方法和 key 函数对其进行排序。

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

2. 通过将dist() 映射到原始数组来创建第二个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

您实际上可以通过使用 numpy.lexsort()，使用映射到 dist() 的 arr 作为键，然后将生成的掩码应用于 arr 本身

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，该方法特别有用。