python对向量中元素进行排序

要对Python中的向量进行排序，可以使用内置的sorted()函数。假设你有一个名为vector的向量，代码如下：

vector = [5, 2, 8, 1, 9, 3]

要对这个向量进行排序，只需使用以下代码：

sorted_vector = sorted(vector)

这将返回一个新向量，其中元素已按升序排序。如果你想按降序排序，可以使用以下代码：

sorted_vector = sorted(vector, reverse=True)

这将返回一个新向量，其中元素已按降序排序。

相关问题

使用python写一段训练LSSVM模型，并对特征向量对于SVM的准确率的全局敏感度进行排序的代码

以下是一个训练LSSVM模型并对特征向量进行全局敏感度排序的示例代码：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np

# 生成随机特征矩阵和标签
X = np.random.random((100, 10))
y = np.random.randint(0, 2, 100)

# 训练LSSVM模型
svm = SVC(kernel='linear', C=1.0)
svm.fit(X, y)

# 计算特征向量对于SVM的准确率的全局敏感度
accs = []
for i in range(X.shape[1]):
    X_perm = X.copy()
    np.random.shuffle(X_perm[:, i])
    y_pred = svm.predict(X_perm)
    acc = accuracy_score(y, y_pred)
    accs.append(acc)

# 对全局敏感度进行排序
sensitivity_order = np.argsort(accs)[::-1]

解释一下这段代码的过程：

首先，我们生成了一个随机的特征矩阵X和标签y。

然后，我们使用sklearn库中的SVC类来训练一个线性核的SVM模型。

接下来，我们循环遍历每一个特征向量，对于每一个特征向量，我们将其打乱顺序，重新生成一个特征矩阵X_perm，然后使用训练好的SVM模型进行预测，并计算预测结果与真实标签的准确率。将准确率保存到一个accs列表中。

最后，我们使用numpy中的argsort函数将accs列表中的元素进行排序，并返回排序后的索引列表sensitivity_order。sensitivity_order中的元素表示特征向量对于SVM的准确率的全局敏感度排序，排在最前面的特征向量对于SVM的准确率最为敏感。

问题: 已知有2个列向量Germany和France，他们的元素个数相同，如何实现以Germany为主键，同时对他们排序? 即:排序后Germany中的元素是经过排序的，同时France的元素位置和Germany中的元素位置保持一-

致，可以使用Python中的zip函数将两个列向量合并成一个元素为元组的列表，然后使用sorted函数对这个列表进行排序，排序的关键字为Germany列向量中的元素。最后再将排序后的列表拆分成两个列向量即可。具体代码如下：

Germany = [3, 1, 4, 2]
France = [5, 7, 6, 8]

# 合并成元素为元组的列表
lst = list(zip(Germany, France))

# 按Germany列向量中的元素排序
lst_sorted = sorted(lst, key=lambda x: x[])

# 拆分成两个列向量
Germany_sorted = [x[] for x in lst_sorted]
France_sorted = [x[1] for x in lst_sorted]

print(Germany_sorted)  # 输出 [1, 2, 3, 4]
print(France_sorted)  # 输出 [7, 8, 5, 6]