获取列表升序的索引

Question

我知道这个问题已经问了一百次了，但答案似乎总是“使用 numpy 的 argsort”。 但是，要么我误解了大多数人的要求，要么问题的答案不正确。 无论如何，我希望获得列表升序的索引。 措辞令人困惑，因此举个例子，给定一个列表[4, 2, 1, 3]我希望得到一个列表[3, 1, 0, 2] 。 最小的项是1 ，因此它的索引为0 ，最大的项是4因此它的索引为3 。 在我看来， argsort经常被建议，但它似乎并没有这样做。

from numpy import argsort

l = [4, 2, 1, 3]
print(argsort(l))
# [2, 1, 3, 0]
# Expected [3, 1, 0, 2]

很明显 argsort 正在做其他事情，那么它实际上在做什么，它与预期的行为有何相似之处，以至于经常（错误地）提出建议？ 而且，更重要的是，我怎样才能获得所需的输出？

Answer 1

argsoft()基本上是将您的列表转换为索引的排序列表。

l = [4, 2, 1, 3]

首先它获取列表中每个元素的索引，因此新列表变为：

indexed=[0, 1, 2, 3]

然后它根据原始列表中的项目对索引列表进行排序。 如4:0 , 2:1 , 1:2 and 3:3其中 : 表示“对应于”。

对我们得到的原始列表进行排序

l=[1, 2, 3, 4]

并放置旧列表的每个对应索引的值

new=[2,1,3,0]

所以基本上它根据原始列表对列表的索引进行排序。 据我所知，这是。 对不起，如果我错了。

Answer 2

您没有得到“正确”或预期的答案的原因是因为您问错了问题！

您所追求的是排序后的元素排名，而 Numpy 的 argsort() 返回已排序的索引列表，如文档所示！。 这些不是一回事（正如您所发现的；））！

Answer 3

@hpaulj 正确回答了我，但在评论中。 而且你看不见他。 他的回答对我帮助很大，它让我得到了我想要的。

import numpy as np
l = [4, 2, 1, 3]
print(np.argsort(np.argsort(l)))

返回：

[3, 1, 0, 2]

这就是你所期望的。 如果数组已排序，则此方法返回数组的索引。

⚠️ 但请注意，如果输入数组包含重复，则有一个有趣的效果：

import numpy as np
l = [4, 2, 1, 3, 4]
print(np.argsort(np.argsort(l)))

返回：

[3 1 0 2 4]

他可能不会伤害你，但他确实伤害了我。 我这样解决这个问题：

import numpy as np

l = [4, 2, 1, 3, 4]

ret2 = np.vectorize(lambda val: np.searchsorted(np.unique(l), val))(l)

print('Returned', ret2)
print('Expected', [3, 1, 0, 2, 3])

返回：

Returned [3 1 0 2 3]
Expected [3, 1, 0, 2, 3]

确实，由于vectorize功能，我的解决方案会很慢。 但是没有什么可以阻止您使用numba 。 不过我还没有测试过😉。