排序对应列表

Question

首先，我的目标是：在matplotlib中生成一个条形图，然后从Django模型中获取数据。你知道吗

为了得到一组解释过的数据，我必须将它们与另一个模型的数据相乘。这就是为什么我不能通过queryset进行排序（至少我认为我不能）

这给我留下了两个列表（每年）：标签-字符串-和数据-浮动-

很简单，我可以用sort(data)对数据进行排序，但这显然不会改变标签的顺序。你知道吗

我想到的第一件事是字典，就像元组一样是不变的。你知道吗

有一种订购字典的方法collections是一个很棒的图书馆，但让我烦恼的是，我必须打包一本字典，而不是通过

OrderedDict(sorted(d.items(), key=lambda t: t[1]))
OrderedDict([('pear', 1), ('orange', 2), ('banana', 3), ('apple', 4)])

然后在两个列表中再次解包，将其交给函数

matplotlib.bar(x, values, labels=keys)

这似乎对我来说是非常不雅的，我必须这样做4次（4年的数据）

你将如何解决这个问题？你知道吗

编辑： 关于Django模型的更多信息（草图；）

class EnergieSource(Models):
      name = models.CharField(max_length=30)
      co2 = models.FloatField('CO²-Equivalent')
class EnergieUsage(Models):
      date = models.DateField('Year')
      energiesource = models.ForeignKeyField(EnergieSource)
      usage = models.FloatField('Yearly use in MWh')

不，我将usage与co2相乘，并根据能量来源改变数据。你知道吗

Answer 1

多亏了Jornsharpe和martin，我找到了答案，我想和大家分享一下：

#Zip the list
sort_year = list(zip(values, labels))
#Sortig the list
sort_year.sort()
#pitfall: the list will be in reversed order
values, labels = zip(*sort_year)

给你-从大到小排序-我完全惊讶！你知道吗

Answer 2

我认为另一种可能的解决方案是使用numpy阵列：

import numpy as np
values   = np.array(values)
labels   = np.array(labels)
sort_vec = np.argsort( values )[::-1]
values   = values[ sort_vec ]
labels   = labels[ sort_vec ]