如果这是一个重复的问题，我很抱歉，我查找了这些信息，但仍然无法找到它。
是否可以通过非常有效地使用递减顺序的N个最大元素的索引来排列numpy数组（或python列表）？
例如，数组：
a = array([4, 1, 0, 8, 5, 2])
按降序排列的最大元素的索引将给出（考虑N = 6，包括所有元素）：
8 - ＆gt; 3
5 - ＆gt; 4
4 - ＆gt; 0
2 - ＆gt; 5
1 - ＆gt; 1
0 - ＆gt; 2
result = [3, 4, 0, 5, 1, 2]
我知道如何使用一种有点愚蠢的方法（比如对数组进行排序并搜索其索引中每个N个数字），但我想知道是否有任何有效的库，如瓶颈或heapq或者pythonic这种方法非常快。我必须在几个阵列中应用它，每个阵列有300k元素，这就是性能问题的原因。
提前致谢！
更新
我读了答案并决定使用300k的随机整数来计算它们，结果如下：
解决方案1： sorted(range(len(a)), key=lambda i:a[i]) 时间： 230毫秒
解决方案2： heapq.nlargest(len(a), zip(a, itertools.count())) 时间：396 ms
解决方案3： heapq.nlargest(len(a), enumerate(a), key=operator.itemgetter(1)) 时间： 864 ms
解决方案4： def f(a,N): return np.argsort(a)[::-1][:N] (N = len(a)) 时间：104毫秒
非常感谢快速而又非常好的答案！
答案 0 :(得分：19)
您是否看过内置的numpy argsort方法？：
http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.argsort.html
我可以使用该方法在我的机器上在大约29毫秒内对300,000随机浮点数组合排序。
def f(a,N):
return np.argsort(a)[::-1][:N]
答案 1 :(得分：11)
L = [4, 1, 0, 8, 5, 2]
sorted(range(len(L)), key=lambda i:L[i])
答案 2 :(得分：5)
您可以使用heapq轻松完成此操作：
>>> heapq.nlargest(3, zip(a, itertools.count()))
[(8, 3), (5, 4), (4, 5)]
通过对第一个值进行排序来排序元组，然后对第二个值进行排序等等...这意味着我们可以简单地创建一个(value, index)元组并进行排序，为我们提供值的索引（值为也给了，但我们可以很容易地扔掉它们。）
我使用zip()和itertools.count()作为枚举为我们提供了错误的顺序，因此它们将按索引排序，而不是按值排序。或者，您也可以((value, index) for index, value in enumerate(a))，但我觉得不太清楚。
另一种方法是提供密钥，执行heapq.nlargest(3, enumerate(a), key=operator.itemgetter(1))。
答案 3 :(得分：0)
使用heapq的另一种方法
heapq.nlargest(n, range(len(a)), key=a.__getitem__)
正如其他地方所评论的那样，除非a非常大并且n<<len(a)，否则它不会超过排序，因为排序在Python中是一个相对较快的操作。然而，最终慢速O（n）总是会超过O（n * log（n））