我想把array转成list，排序，

你可以使用numpy库中的tolist()方法将array转换为list，然后使用Python的sorted函数对list进行排序。具体实现过程如下：

import numpy as np

my_array = np.array([[3, 1], [2, 4], [1, 3], [4, 2]])
my_list = my_array.tolist()
sorted_list = sorted(my_list, key=lambda x: x[0])
print(sorted_list)

以上代码中，我们首先定义一个二维数组my_array，然后使用tolist()方法将其转换为list类型的my_list，接着使用sorted函数对my_list进行排序，key参数指定排序规则，这里我们使用lambda表达式x[0]来指定按照每个子列表的第一个元素进行排序。最终输出结果为：

[[1, 3], [2, 4], [3, 1], [4, 2]]

以上结果即为按照my_list每个子列表的第一个元素进行排序后的结果。

相关问题

java array list的排序函数

在Java中，ArrayList本身并不提供直接的排序功能，它是一个动态数组，主要用于存储一组元素并允许快速地添加、删除和访问元素。如果你有一个ArrayList并且需要对其进行排序，通常你会使用Collections类提供的sort()方法或者是List接口的一个子类如LinkedList的addAll()和sort()方法。

例如，如果你想对一个包含Integer对象的ArrayList按照数字大小排序，你可以这样做：

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        ArrayList<Integer> numbers = new ArrayList<>();
        // 添加一些元素
        numbers.add(5);
        numbers.add(2);
        numbers.add(8);

        // 使用Collections.sort()方法进行排序
        Collections.sort(numbers);

        System.out.println("Sorted ArrayList: " + numbers);
    }
}

这会将numbers列表按升序排列。如果需要降序排序，可以自定义Comparator来实现。如果需要对原始ArrayList保持不变，可以先复制一份再排序，因为sort()方法会改变原集合。

nparray 排序

nparray排序可以使用np.sort()函数。该函数会返回一个排好序的数组，但不会修改原始数组。例如，对于数组x = np.array(\[2, 1, 4, 3, 5\])，可以使用np.sort(x)来进行排序，结果为array(\[1, 2, 3, 4, 5\])。\[1\]

另外，如果想要获取排序后的每个元素的原始索引值，可以使用np.argsort()函数。该函数会返回一个数组，其中每个元素表示对应元素在排序后的数组中的索引值。例如，对于数组x = np.array(\[2, 1, 4, 3, 5\])，可以使用np.argsort(x)来获取排序后的索引值，结果为array(\[1, 0, 3, 2, 4\])。\[1\]

如果想要在原始数组上进行排序，可以直接使用数组的sort()方法。例如，对于数组a = np.array(\[1, 2, 8, 4, 6\])，可以使用a.sort()来对数组进行排序，结果为array(\[1, 2, 4, 6, 8\])。\[2\]

另外，如果想要获取排序后的每个元素的原始索引值，可以使用np.argsort()函数。例如，对于数组a = np.array(\[1, 2, 8, 4, 6\])，可以使用np.argsort(a)来获取排序后的索引值，结果为array(\[0, 1, 3, 4, 2\])。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [NumPy数组的排序——python](https://blog.csdn.net/weixin_43207025/article/details/95203794)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [numpy数组排序方式](https://blog.csdn.net/weixin_41765699/article/details/83420001)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]