如何在Python中获取排序数组的索引

我有一个数字列表：

myList = [1, 2, 3, 100, 5]

现在，如果我对该列表进行排序以获得[1, 2, 3, 5, 100]。我想要的是按排序顺序排列的原始列表中元素的索引，即[0, 1, 2, 4, 3] --- ala MATLAB的sort函数，它既返回值又返回索引。

如果使用的是numpy，则可以使用argsort（）函数：

>>> import numpy
>>> numpy.argsort(myList)
array([0, 1, 2, 4, 3])

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.argsort.html

这将返回对数组或列表进行排序的参数。

如下所示：

>>> myList = [1, 2, 3, 100, 5]
>>> [i[0] for i in sorted(enumerate(myList), key=lambda x:x[1])]
[0, 1, 2, 4, 3]

enumerate(myList) 给您一个包含（索引，值）元组的列表：

[(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 100), (4, 5)]

您可以通过将列表传递给sorted并指定一个函数来提取排序键（每个元组的第二个元素；这就是它的lambda目的）对列表进行排序。最后，使用[i[0] for i in ...]列表推导来提取每个已排序元素的原始索引。

myList = [1, 2, 3, 100, 5]    
sorted(range(len(myList)),key=myList.__getitem__)

[0, 1, 2, 4, 3]

答案enumerate很好，但我个人不喜欢用于按值排序的lambda。以下只是反转索引和值，并对它们进行排序。因此，它将首先按值排序，然后按索引排序。

sorted((e,i) for i,e in enumerate(myList))

使用enumerate和更新了答案itemgetter：

sorted(enumerate(a), key=lambda x: x[1])
# [(0, 1), (1, 2), (2, 3), (4, 5), (3, 100)]

将列表压缩在一起：元组中的第一个元素将是索引，第二个是值（然后使用元组的第二个值对其进行排序x[1]，x是元组）

或者用itemgetter从operatormodule`：

from operator import itemgetter
sorted(enumerate(a), key=itemgetter(1))

我使用perfplot（我的一个项目）对这些进行了快速性能检查，发现很难推荐除numpy之外的其他任何东西（请注意对数刻度）：

复制剧情的代码：

import perfplot
import numpy


def sorted_enumerate(seq):
    return [i for (v, i) in sorted((v, i) for (i, v) in enumerate(seq))]


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


def sorted_range(seq):
    return sorted(range(len(seq)), key=seq.__getitem__)


def numpy_argsort(x):
    return numpy.argsort(x)


perfplot.save(
    "argsort.png",
    setup=lambda n: numpy.random.rand(n),
    kernels=[sorted_enumerate, sorted_enumerate_key, sorted_range, numpy_argsort],
    n_range=[2 ** k for k in range(15)],
    xlabel="len(x)",
)

如果您不想使用numpy，

sorted(range(len(seq)), key=seq.__getitem__)

是最快的，这表现在这里。

本质上，您需要argsort执行，所需的实现取决于您是要使用外部库（例如NumPy）还是要保持纯Python的依赖关系。

您需要问自己的问题是：您是否想要

• 将数组/列表排序的索引
• 元素在排序数组/列表中将具有的索引

不幸的是，问题中的示例并未明确说明所需的内容，因为两者都会给出相同的结果：

>>> arr = np.array([1, 2, 3, 100, 5])

>>> np.argsort(np.argsort(arr))
array([0, 1, 2, 4, 3], dtype=int64)

>>> np.argsort(arr)
array([0, 1, 2, 4, 3], dtype=int64)

选择argsort实施

如果您可以使用NumPy，则只需使用该函数numpy.argsort或方法即可numpy.ndarray.argsort。

已经在其他一些答案中提到了没有NumPy的实现，因此我将根据此处的基准答案来概述最快的解决方案

def argsort(l):
    return sorted(range(len(l)), key=l.__getitem__)

获取将对数组/列表进行排序的索引

要获取对数组/列表进行排序的索引，您只需调用argsort数组或列表即可。我在这里使用的是NumPy版本，但是Python实现应该给出相同的结果

>>> arr = np.array([3, 1, 2, 4])
>>> np.argsort(arr)
array([1, 2, 0, 3], dtype=int64)

结果包含获取排序数组所需的索引。

由于排序数组将是[1, 2, 3, 4]argsorted数组，因此包含原始元素中这些元素的索引。

• 最小值为1，它1在原始索引中为index ，因此结果的第一个元素为1。
• 由于2at 2是原始索引的索引，因此结果的第二个元素是2。
• 由于3at 0是原始索引的索引，因此结果的第三个元素是0。
• 最大值4，它3在原始索引中，因此结果的最后一个元素是3。

获取元素在排序数组/列表中的索引

在这种情况下，您需要申请argsort 两次：

>>> arr = np.array([3, 1, 2, 4])
>>> np.argsort(np.argsort(arr))
array([2, 0, 1, 3], dtype=int64)

在这种情况下 ：

• 原始元素的第一个元素是3，这是第三个最大值，因此它将2在排序后的数组/列表中具有索引，因此第一个元素是2。
• 原始元素的第二个元素是1，这是最小值，因此它将0在排序后的数组/列表中具有索引，因此第二个元素是0。
• 原始元素的第三个元素是2，这是第二个最小的值，因此它将1在排序后的数组/列表中具有索引，因此第三个元素是1。
• 原始元素的第四个元素4是最大值，因此它将3在排序后的数组/列表中具有索引，因此最后一个元素是3。

其他答案是错误的。

运行argsort一次不是解决方案。例如，以下代码：

import numpy as np
x = [3,1,2]
np.argsort(x)

产量array([1, 2, 0], dtype=int64)不是我们想要的。

答案应该是运行argsort两次：

import numpy as np
x = [3,1,2]
np.argsort(np.argsort(x))

给出array([2, 0, 1], dtype=int64)预期。

将numpy导入为np

索引

S=[11,2,44,55,66,0,10,3,33]

r=np.argsort(S)

[output]=array([5, 1, 7, 6, 0, 8, 2, 3, 4])

argsort按排序顺序返回S的索引

物有所值

np.sort(S)

[output]=array([ 0,  2,  3, 10, 11, 33, 44, 55, 66])

我们将创建另一个从0到n-1的索引数组，然后将其压缩到原始数组，然后根据原始值对其进行排序

ar = [1,2,3,4,5]
new_ar = list(zip(ar,[i for i in range(len(ar))]))
new_ar.sort()

`