Question

说我有以下数组：

x = np.array([3,7,1,2,6])

以相反的方式获得具有其比例的数组的最简单方法是什么？因此，最小值将变为最大值，最大值将变为最小值，以此类推。对于其余的值，依此类推。

预期产量：

array[3,1,7,6,2]

要弄清楚我想要获得什么，请说我的原始顺序是：

y = sorted(x)
#[1, 2, 3, 6, 7]

因此数组已排序。如果是这样的话，我想要的数组就是反转的数组，所以[7, 6, 3, 2, 1]。我想用当前输入来完成此操作。

因此，在我具有最低值的地方，1现在是7，第二低的有效值，2现在是6，依此类推。< / p>

Answer 1

这是一种麻木的方式：

np.sort(x)[::-1][np.argsort(np.argsort(x))]

这为什么起作用：假设您的列表已经排序，那么您只需要将其反转即可。由于列表未排序，因此我们可以先对其进行排序，然后将其反转，然后撤消排序。

改进：我们实际上只需要计算一次argsort。然后，x可以与此列表进行排序，我们可以计算出argsort(x)的逆排列而无需其他排序。

ax = np.argsort(x)
aax = np.zeros(len(ax),dtype='int')
aax[ax] = np.arange(len(ax),dtype='int')

x[ax[::-1]][aax]

Answer 2

如果输入值是唯一的：

import numpy as np

x = np.array([3, 7, 1, 2, 6])

s = sorted(x)
lookup = {v: i for v, i in zip(s, reversed(s))}

result = np.array(list(map(lookup.get, x)))

print(result)

输出

[3 1 7 6 2]

如果我理解正确，您希望按排序顺序将每个值分配给反向排序的相同位置。

Answer 3

这是我的第一个念头：

In [13]: xr=np.zeros_like(x)

In [14]: g=0

In [15]: f=np.unique(sorted(x))

In [16]: for b in f:
             g-=1
             #for repeated values:
             for y in np.where(x==b)[0]:
                 xr[y]=f[g]
    ...:     
In [17]: xr
Out[17]: array([3, 1, 7, 6, 2])

Answer 4

这是我不排序就反转np数组值（最大值->最小值，最小值->最大）的方法。

np_arr_inv = np_arr * -1 + np_arr.max()

我需要保留订单，因为它是图像数据。

FYI Numpy具有按位反转函数here

反转数组的比例

4 个答案: