Python程序：对2D数组进行列排序

在Python中，我们经常需要处理2D数组并对其进行排序。例如，假设我们有以下的2D数组：

arr = [[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [0, 9, 8]]

现在，我们需要对这个2D数组按照第一列进行排序。也就是说，我们需要将第一列变成 [0, 1, 4]，并且将整个数组按照这个列的数值顺序进行重新排列。

方法一：使用sorted()函数

Python内置的 sorted() 函数可以排序列表、元组、集合等可迭代对象，同时也可以对2D数组排序。我们可以使用 sorted() 函数，并设置 key 参数来指定按照哪一列排序。

代码如下：

sorted_arr = sorted(arr, key=lambda x: x[0])

在这个例子中，我们指定按照第一列排序（即 x[0]）。

我们可以通过 print() 函数来输出排序后的2D数组：

print(sorted_arr)

输出结果如下：

[[0, 9, 8], [1, 2, 3], [4, 5, 6]]

方法二：使用numpy库

另一种对2D数组排序的更加高效的方式是使用numpy库。numpy库是Python中用于科学计算的基础库，提供了一些针对数组的高效操作。

我们可以使用 numpy 库中的 argsort() 函数来对2D数组进行排序。代码如下：

import numpy as np

arr_np = np.array(arr)
sorted_indices = np.argsort(arr_np[:, 0])
sorted_arr_np = arr_np[sorted_indices]

在这个例子中，我们使用 numpy 库将原始2D数组转化为 numpy 数组，然后使用argsort() 函数来返回按照第一列排序时的索引。我们可以使用这些索引来获取排序后的2D数组。

我们可以通过 print() 函数来输出排序后的2D数组：

print(sorted_arr_np.tolist())

输出结果如下：

[[0, 9, 8], [1, 2, 3], [4, 5, 6]]

方法三：使用pandas库

如果您的2D数组相对较大，或者需要进行更复杂的操作，那么您可以使用pandas库来对2D数组进行排序。

Pandas是一种快速、灵活和强大的数据分析库。它为Python中的数据操作提供了一种高效的数据结构和操作工具。

下面是使用pandas库对2D数组进行列排序的代码示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(arr, columns=['col1', 'col2', 'col3'])
sorted_df = df.sort_values(by=['col1'])

sorted_arr_pd = sorted_df.to_numpy().tolist()

在这个例子中，我们将2D数组转换为了Pandas中的DataFrame，并使用 sort_values() 函数按照第一列排序。最后，我们使用 to_numpy() 函数将排序后的结果再次转回为2D数组。

我们可以通过 print() 函数来输出排序后的2D数组：

print(sorted_arr_pd)

输出结果如下：

[[0, 9, 8], [1, 2, 3], [4, 5, 6]]

结论

本文介绍了三种不同的方法来对2D数组进行列排序，在实际应用中，您可以根据自己的需要选择最适合自己的方法。

• 使用Python内置的 sorted() 函数并设置 key 参数
• 使用numpy库的 argsort() 函数来对数组排序
• 使用pandas库的 sort_values() 函数来对DataFrame排序

希望这篇文章有助于您对Python中2D数组排序的理解和应用。如果您在实际使用过程中遇到了问题或有任何拓展需要，可以继续学习相关文档和资料，不断深入了解Python中的数组排序方法。