python排序中文数字和阿拉伯数字

可以使用Python内置的sorted函数，结合locale模块中的atof函数来实现中文数字和阿拉伯数字的排序。具体代码如下：

import locale

locale.setlocale(locale.LC_COLLATE, 'zh_CN.UTF-8')

def sort_chinese_numerals(lst):
def atof(text):
try:
retval = float(text)
except ValueError:
retval = locale.atof(text)
return retval

return sorted(lst, key=lambda x: [atof(c) for c in re.split('(\d+)', x)])

其中，locale.setlocale函数用于设置当前环境的本地化信息，这里设置为中文环境。atof函数用于将字符串转换为浮点数，如果字符串中包含中文数字，则会自动转换为阿拉伯数字。最后，sorted函数的key参数使用lambda表达式来指定排序规则，这里使用正则表达式将字符串按照数字和非数字的部分分割开来，然后将数字部分转换为浮点数进行比较。

相关问题

使用python根据里面的阿拉伯数字进行排序，数字是随机位置，该怎么操作

你可以使用Python内置的sorted函数对数字进行排序，例如：

numbers = [5, 2, 8, 1, 9]
sorted_numbers = sorted(numbers)
print(sorted_numbers)

输出结果为：[1, 2, 5, 8, 9]

如果你想按照数字的字符串形式进行排序，可以使用lambda表达式来指定排序规则，例如：

numbers = ['5', '2', '8', '1', '9']
sorted_numbers = sorted(numbers, key=lambda x: int(x))
print(sorted_numbers)

输出结果为：['1', '2', '5', '8', '9']

python 读取图片按照阿拉伯数字排名

在Python中，可以使用PIL（Python Imaging Library）或其更现代的替代品Pillow库来读取图片，并通过图像处理技术（如排序算法，通常是基于像素值、颜色直方图或其他特征）对图片进行排序。不过，通常情况下，直接按阿拉伯数字给图片排序并不直观，因为图片内容本身不是数值型数据。但如果图片上有包含文本的区域，可以先通过OCR（光学字符识别）将其转换为文字，然后按照文本中的数字进行排序。

以下是一个简单的例子，假设图片中有手写字体并且是英文的数字：

from PIL import Image
import pytesseract

# 加载必要的OCR库
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

def read_number_from_image(image_path):
    # 使用OCR识别数字
    text = pytesseract.image_to_string(Image.open(image_path))
    
    # 提取并排序数字
    numbers = [int(num) for num in text.split() if num.isdigit()]
    sorted_numbers = sorted(numbers)
    
    return sorted_numbers

# 示例
image_path_list = ['image1.jpg', 'image5.jpg', 'image2.jpg']
sorted_paths = sorted(image_path_list, key=lambda x: read_number_from_image(x))

print(f"图片路径按照数字排序：{sorted_paths}")

注意，这个过程依赖于OCR识别的准确度，如果数字是手写或者图像质量差，可能需要额外的预处理步骤来提高识别率。