Python 3.5.2 - list.sort（）不起作用

Question

我试图通过重新创建2048来教会自己一些基本的编码，但是我碰到了一堵墙。

我想要做的是：

1）创建表示在电路板上的空间的基体，通过零值的空的空间

2占据）根据该矩阵的转置的轴于轴线玩家想要使用np.tolist（）

4）使用listID.sort（键=布尔）进行排序，从各行中移动

3件）创建列表在矩阵按照它的真值把它列出来，把零置于一端没有重排具有的值的项目，并通过在处于值

6等于列表修改所述列表就地

5）合并相邻的项目节省空间列表）使用np.columnstack要结合分类列表成为一个矩阵，ovewriting以前的矩阵

7）转轴到他们最初

那里我得到绊倒在步骤4）。

该列表根本没有得到排序，没有任何变化。

例如，a0（第一行的列表）将为[0,2,0,0]，但排序后，它仍然是[0,2,0,0]。

这里是我的可怕，nooby，WIP代码来看看，看看自己，如果你愿意的话：

import numpy as np 

a = np.matrix([[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]) 

print (a) 

b = np.random.randint(low=0, high=3) 

c = b 
while c == b: 
     c = np.random.randint(low=0, high=3) 

d = np.random.randint(low=0, high=3) 

e = d 
while e == d: 
     e = np.random.randint(low=0, high=3) 

a.itemset((b, c), 2) 
a.itemset((d, e), 2) 

print (a) 

score = np.sum(a) 

print (score) 

#while 0 in a: 
     #direction = input("U, D, L, R?") 

     #if direction == "U": 
     # mode = 1 

     #if direction == "D": 
     # mode = 2 

     #if direction == "L": 
     # mode = 3 

     #if direction == "R": 
     # mode = 4 

#transpose axes according to mode 



#sort each array in matrix by boolean value 
#refuses to sort? 

a0 = a[0].tolist() 
a0.sort(key=bool) 

a1 = a[1].tolist() 
a1.sort(key=bool) 

a2 = a[2].tolist() 
a2.sort(key=bool) 

a3 = a[3].tolist() 
a3.sort(key=bool) 

#reverse each list depending on mode 


#combine back into matrix 

print (a0, a1, a2, a3) 

a = np.column_stack([[a0], [a1], [a2], [a3]]) 


print (a) 

我已经搜查，搜查，但没有我见过提供了一些深入了解我做错了，我认为我是。

编辑：求助！

import numpy as np 
import numpy.matlib 
import itertools 

a = np.matlib.zeros((4,4)) 

print (a) 

b = np.random.randint(low=0, high=3) 

c = b 
while c == b: 
     c = np.random.randint(low=0, high=3) 

d = np.random.randint(low=0, high=3) 

e = d 
while e == d: 
     e = np.random.randint(low=0, high=3) 

a.itemset((b, c), float(2)) 
a.itemset((d, e), float(2)) 

print (a) 

score = np.sum(a) 

print (score) 

#while 1 in a: 
     #direction = input("U, D, L, R?") 

     #if direction == "U": 
     # mode = 1 

     #if direction == "D": 
     # mode = 2 

     #if direction == "L": 
     # mode = 3 

     #if direction == "R": 
     # mode = 4 

#transpose axes according to mode 



#sort each array in matrix by boolean value 
#refuses to sort? 

a0 = a[0].tolist() 
a01 = [] 
a0_2 = list(itertools.chain.from_iterable(a0)) 
for item in a0_2: 
     a01.append(float(item)) 
a01.sort(key=bool) 

a1 = a[1].tolist() 
a11 = [] 
a1_2 = list(itertools.chain.from_iterable(a1)) 
for item in a1_2: 
     a11.append(float(item)) 
a11.sort(key=bool) 

a2 = a[2].tolist() 
a21 = [] 
a2_2 = list(itertools.chain.from_iterable(a2)) 
for item in a2_2: 
     a21.append(float(item)) 
a21.sort(key=bool) 

a3 = a[3].tolist() 
a31 = [] 
a3_2 = list(itertools.chain.from_iterable(a3)) 
for item in a3_2: 
     a31.append(float(item)) 
a31.sort(key=bool) 


#reverse each list depending on mode 


#combine back into matrix 

print (a01, a11, a21, a31) 

a = np.vstack([[a01], [a11], [a21], [a31]]) 


print (a) 

Answer 1

你说你试图“按真值排序”，而NumPy没有这个选项。好吧，它确实有点！

a0 = a0[(~a0.astype(bool)).argsort(kind='mergesort')] 

这需要A0，并将其转换为True无论它是非零反，然后是（使假非零），然后排序，（使用归并为稳定排序）。使用argsort()可以让我们进行“间接”排序，即按照另一个排序。

通过将数组转换为列表然后再转回来，通过对比，效率相当低。但是，如果数据很小，您就不会注意到这一点，因为它们属于您的情况。