python里二维list如何从小到大排序

可以使用sorted函数，其中key参数指定排序的依据，例如：

lst = [[3, 4], [1, 2], [5, 6]]
sorted_lst = sorted(lst, key=lambda x: x[0])

这里使用lambda表达式指定以每个子列表的第一个元素作为排序依据，结果为：

[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]

相关问题

二维数组从小到大输出

二维数组从小到大输出通常是指按照行优先（从左到右，然后逐行向下）的方式，对数组中的元素进行排序。如果你想让用户看到每个子数组本身已经有序，然后整个二维数组也按行排序，你可以这样做：

假设我们有一个整数类型的二维数组 `matrix`，我们可以先将其视为一维数组，然后使用内置的排序函数，如Python中的 `sorted()` 或 `numpy.argsort()`，对每一行进行升序排列，再把排好序的一行放回原来的二维结构。

例如，在Python中，可以这样做：

import numpy as np

def sort_2d_array(matrix):
    # 将二维数组转换为一维数组
    flat_matrix = [row for sublist in matrix for row in sublist]
    
    # 对一维数组进行排序
    sorted_flat_matrix = sorted(flat_matrix)
    
    # 按行恢复二维数组
    sorted_matrix = [sorted_row.tolist() for sorted_row in np.split(sorted_flat_matrix, len(matrix))]

    return sorted_matrix

# 示例
matrix = [[4, 2], [6, 8, 1], [3, 5]]
sorted_matrix = sort_2d_array(matrix)
print("Sorted 2D Array:", sorted_matrix)

将一个200×2为的向量按第一维坐标从小到大排序

将一个200x2的二维数组按照其第一维度的值从小到大排序，可以理解为对每一行（即每个元素对）的第一个元素进行升序排列。在Python中，你可以使用numpy库来轻松完成这个任务，例如：

import numpy as np

# 假设你的二维数组是这样的
vector = np.array([[value2, value1] for value1, value2 in some_list])

# 对第一维度排序
sorted_vector = vector[np.argsort(vector[:, 0])]

这里`np.argsort()`返回的是基于第一个元素的索引排序，然后通过这些索引对原始数组进行切片操作得到排序后的结果。

如果你的数据是在列表嵌套列表的形式（list of lists），则需要先转换成numpy数组再进行排序：

# 示例数据
unsorted_data = [[value2, value1] for _ in range(200) for value1, value2 in zip(range(2), [random.randint(0, 100) for _ in range(2)])]

# 转换成numpy数组并排序
sorted_data = np.array(unsorted_data)[np.argsort(unsorted_data[:, 0])]