Question

例如，给定数组

vector1 = np.array([111, 1, 11, 1111])
vector2 = np.array([2222, 2, 222, 22, 22222])

我想找到这样的排列

np.all(vector1[permutation1] == np.array([11, 1111, 111,1]))
np.all(vector2[permutation2] == np.array([22, 22222, 222, 2222, 2]))

使得第 n 个最大值被任何 n 的第 n 个最小值替换。

很清楚（尽管乏味）如何为这些特定示例手动计算这些排列，我们有

permutation1 = np.array([2, 3, 0, 1])
permutation2 = np.array([3, 4, 2, 0, 1])

我认为 np.argsort 和 np.flip 的某种组合应该可以工作。但是，我一直找不到任何这样的组合，而且似乎缺少一些更基本的东西。

到目前为止我尝试过的：
我知道 np.argsort 可用于反转排列，例如
np.all(np.argsort(np.argsort(permutation)) == permuation)
和
np.all(np.argsort(np.argsort(np.argsort(vector))) == np.argsort(vector))
都是 True。

np.argsort(np.argsort(vector)) 给出了解释原始向量中每个元素的相对顺序是什么的排列，例如

np.all(np.argsort(np.argsort(vector1)) == np.array([2, 0, 1, 3]))

正确地说vector1的第一个元素是第二大的，vector1的第二个元素是最小的，第三个元素是第二小的元素，第四个元素是最大的。< /p>

然而，np.argsort(np.argsort(np.flip(vector))) 并没有像我预期的那样工作（它也等于 np.flip(np.argsort(np.argsort(vector)))。np.argsort(np.flip(np.argsort(vector))) 和 np.flip(np.argsort(np.flip(vector))) 也不行。此时我怀疑 { {1}} 是正确的函数，但我有点不知所措。

Answer 1

您可以尝试以下操作：

>>> arr
array([ 111,    1,   11, 1111])
>>> np.sort(arr)[::-1][np.argsort(np.argsort(arr))]
array([  11, 1111,  111,    1])

(NumPy) 对一维数组中的所有 n 交换最大和最小，交换第二大和第二小，...，交换第 n 大和第 n 小

1 个答案: