Question

我知道这个问题已经问了一百遍了，但是答案似乎总是“使用numpy的argsort”。但是，要么我误解了大多数人的要求，要么答案不正确。无论如何，我都希望获得列表的升序索引。措辞令人困惑，因此，举例来说，给定列表[4, 2, 1, 3]，我希望得到一个返回列表[3, 1, 0, 2]。最小的项是1，因此得到索引0，最大的项是4，因此得到索引3。在我看来，经常建议使用argsort，但似乎并没有这样做。

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在做其他事情，那么它实际上在做什么，并且它与预期行为有何相似之处，以至于经常（错误地）建议这样做？而且，更重要的是，如何获得所需的输出？

Answer 1

argsoft（）基本上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]

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

排序我们得到的原始列表

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]

因此，基本上，它会根据原始列表对列表的索引进行排序。据我了解。对不起，如果我错了。

希望有帮助

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 rank 而 Numpy 的 argsort() 返回已排序的索引列表，如文档所述！。这些不是一回事（正如你所发现的；））！

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，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]

这正是您所期望的。如果数组已排序，此方法将返回数组的索引。

⚠️ 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。我是这样解决这个问题的：

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]

是的，由于 vectorize 函数，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?。

获取列表的升序索引

3 个答案: