Question

是否有内置的Python函数可以在python.array numpy.array {{1}}上执行什么？

Answer 1

没有内置函数，但很容易用Python提供的优秀工具组装一个：

def argsort(seq):
    # http://stackoverflow.com/questions/3071415/efficient-method-to-calculate-the-rank-vector-of-a-list-in-python
    return sorted(range(len(seq)), key=seq.__getitem__)

x = [5,2,1,10]

print(argsort(x))
# [2, 1, 0, 3]

它以相同的方式在Python array.array上运行：

import array
x = array.array('d', [5, 2, 1, 10])
print(argsort(x))
# [2, 1, 0, 3]

Answer 2

我计时上面的建议，这是我的结果。

首先，功能：

def f(seq):
    # http://stackoverflow.com/questions/3382352/equivalent-of-numpy-argsort-in-basic-python/3383106#3383106
    #non-lambda version by Tony Veijalainen
    return [i for (v, i) in sorted((v, i) for (i, v) in enumerate(seq))]

def g(seq):
    # http://stackoverflow.com/questions/3382352/equivalent-of-numpy-argsort-in-basic-python/3383106#3383106
    #lambda version by Tony Veijalainen
    return [x for x,y in sorted(enumerate(seq), key = lambda x: x[1])]


def h(seq):
    #http://stackoverflow.com/questions/3382352/equivalent-of-numpy-argsort-in-basic-python/3382369#3382369
    #by unutbu
    return sorted(range(len(seq)), key=seq.__getitem__)

现在，IPython会话：

In [16]: seq = rand(10000).tolist()

In [17]: %timeit f(seq)
100 loops, best of 3: 10.5 ms per loop

In [18]: %timeit g(seq)
100 loops, best of 3: 8.83 ms per loop

In [19]: %timeit h(seq)
100 loops, best of 3: 6.44 ms per loop

FWIW

Answer 3

我的枚举选择：

def argsort(seq):
    return [x for x,y in sorted(enumerate(seq), key = lambda x: x[1])]

seq=[5,2,1,10]
print(argsort(seq))
# Output:
# [2, 1, 0, 3]

最好使用https://stackoverflow.com/users/9990/marcelo-cantos回答帖子python sort without lambda expressions

的答案

[i for (v, i) in sorted((v, i) for (i, v) in enumerate(seq))]

Answer 4

发现了这个问题，但是需要argsort来获取基于对象属性的对象列表。

扩展unutbu的答案，这将是：

sorted(range(len(seq)), key = lambda x: seq[x].sort_property)

在基本python中等效Numpy.argsort（）？

4 个答案: