Pythonでユークリッド距離で複素数をソートする効率的な方法

Question

ユークリッド距離でソートする必要がある複素数がいくつかあります。

  # A1x = Lowest Point (LP) 
      # B1x = Point 1 (P1) 
      # B4x = Point 2 (P2) 

      C1 = euclidean(A1x, B1x) # Build the distance between LP and P1 
      C4 = euclidean(A1x, B4x) # Build the distance between LP and P2 

      array = np.array([C1, C4]) # Put the distances into an array... 
      array.sort() # ...and sort it. 

      # If the the distance between LP and P1 is the first element in the array 
      # then take P1 as y_max value etc. 

      if C1 == array[0]: 
       y_max = B1x 

       if C4 == array[1]: 
        y_min = B4x 

      if C4 == array[0]: 
       y_max = B4x 

       if C1 == array[1]: 
        y_min = B1x 

この方法では、3つのまたは4つのポイントに適しています：私はこのように、この問題を解決します。しかし、今私は8または9ポイントを得て、上記の方法はちょっと厄介になります。なぜなら、すべての単一ポイントに対してif条件を書く必要があるからです。したがって、ユークリッド距離で複素数をソートするより良い方法が分かっているかどうか聞いてみたいと思います。

Answer 1

、これは簡単である：

Ap = np.array([1, 2]) # "lowest point" 
B = np.array([[0,0], [1,1], [2,2], [3,3], [4,4]]) # sample array of points 
dist = np.linalg.norm(B - Ap, ord=2, axis=1) # calculate Euclidean distance (2-norm of difference vectors) 
sorted_B = B[np.argsort(dist)] 

sorted_Bは、リストBの点を含む終わるが、ポイントAPへのユークリッド距離によってソートされた順序で。上記の入力のために、あなたはnumpyの機能をこのように使用すると、より速く、より効率的な同等のPython関数list.sortを使用するよりもなければならないことを出力

array([[1, 1], 
     [2, 2], 
     [0, 0], 
     [3, 3], 
     [4, 4]]) 

注意を取得したいです。

Answer 2

from functools import partial 

complex_number_list.sort(key=partial(euclidean, A1x)) 

またabsの代わりeuclideanを使用することができます。 argsortを使用