Python sorted()返回含array([...], dtype=int64)的怪异列表问题

原因 #

用sorted()处理numpy数组时，每个子元素会被保留为numpy的ndarray对象，输出时会显示该对象的完整标识（包括dtype信息）；而原numpy数组直接输出时，numpy会自动优化整体的显示格式，不会展开每个子元素的类型细节，所以看起来更简洁。

解决办法 #

1. 转为Python原生列表后排序

先把numpy数组转换为普通Python列表，让sorted()处理原生列表元素，输出就会回到简洁的格式：

import numpy as np

# 生成随机整数对
arr = np.random.randint(1, 201, size=(50, 2))
# 转换为原生列表
arr_list = arr.tolist()
# 按第一个元素排序
sorted_list = sorted(arr_list, key=lambda x: x[0])
# 输出结果
for pair in sorted_list:
    print(pair)

2. 使用numpy自带的排序方法（推荐）

numpy提供了更高效的数组排序方式，直接对原数组操作，既保持输出格式一致，性能也更优：

import numpy as np

arr = np.random.randint(1, 201, size=(50, 2))
# 按第一列排序：先获取第一列排序后的索引，再用索引取行
sorted_arr = arr[arr[:, 0].argsort()]
# 输出结果
print(sorted_arr)

3. 自定义输出格式（如果坚持用sorted()）

如果一定要用sorted()处理numpy数组，可以在输出时把每个ndarray子元素转为列表或元组：

import numpy as np

arr = np.random.randint(1, 201, size=(50, 2))
sorted_arr = sorted(arr, key=lambda x: x[0])
# 输出时转换每个元素格式
for pair in sorted_arr:
    print(list(pair))  # 或 print(tuple(pair))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alex Graalum