如何在 Python 中获取已排序数组的索引
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【中文标题】如何在 Python 中获取已排序数组的索引【英文标题】：How to get indices of a sorted array in Python 【发布时间】：2011-09-19 08:16:18 【问题描述】：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]。
我想要的是元素的索引
按排序顺序排列的原始列表，即[0, 1, 2, 4, 3]
--- ala MATLAB 的 sort 函数同时返回
价值和指数。
【问题讨论】：
相关：***.com/questions/7851077/… @unutbu 这不是骗子（IMO）。这个问题与使用 Numpy.argsort() 并不矛盾 @amit：你说的“不矛盾”是什么意思？ @unutbu Numpy.argsort() 是这个问题的一个很好的答案，它可能是对链接的另一个线程的欺骗（你也关闭了，我认为你不应该有）但不是你提到的那个，因为 Numpy.argsort() 是这两个的好答案，但不是你提到的那个。 不幸的是，这个问题在选择示例时存在严重缺陷，因为当输入只是无序的转置时，两种不同的阅读方式会给出相同的答案。 【参考方案1】：s = [2, 3, 1, 4, 5]
print([sorted(s, reverse=False).index(val) for val in s])
它甚至适用于具有重复元素的列表。
【讨论】：
【参考方案2】：我用perfplot（我的一个项目）对这些进行了快速的性能检查，发现除了推荐其他任何东西都很难
np.argsort(x)
（注意对数刻度）：
重现情节的代码：
import perfplot
import numpy as np
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__)
b = perfplot.bench(
setup=np.random.rand,
kernels=[sorted_enumerate, sorted_enumerate_key, sorted_range, np.argsort],
n_range=[2 ** k for k in range(15)],
xlabel="len(x)",
)
b.save("out.png")
【讨论】：
很高兴看到最短的纯 python 解决方案是 PEP 所期望的最快的！【参考方案3】：首先将您的列表转换为：
myList = [1, 2, 3, 100, 5]
为列表项添加索引
myList = [[0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 100], [4, 5]]
下一个：
sorted(myList, key=lambda k:k[1])
结果：
[[0, 1], [1, 2], [2, 3], [4, 5], [3, 100]]
【讨论】：
【参考方案4】：为此目的使用 Numpy 包的最简单方法：
import numpy
s = numpy.array([2, 3, 1, 4, 5])
sort_index = numpy.argsort(s)
print(sort_index)
但是如果你想要你的代码应该使用 baisc python 代码：
s = [2, 3, 1, 4, 5]
li=[]
for i in range(len(s)):
li.append([s[i],i])
li.sort()
sort_index = []
for x in li:
sort_index.append(x[1])
print(sort_index)
【讨论】：
【参考方案5】：代码：
s = [2, 3, 1, 4, 5]
li = []
for i in range(len(s)):
li.append([s[i], i])
li.sort()
sort_index = []
for x in li:
sort_index.append(x[1])
print(sort_index)
试试这个，它对我有用，干杯！
【讨论】：
【参考方案6】：基本上你需要做一个argsort，你需要什么实现取决于你是想使用外部库（例如NumPy）还是你想保持纯Python而不依赖。
你需要问自己的问题是：你想要的
对数组/列表进行排序的索引 元素在排序数组/列表中的索引不幸的是，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 实现
如果您可以使用 NumPy，您可以简单地使用函数 numpy.argsort 或方法 numpy.ndarray.argsort。
其他一些答案中已经提到了没有 NumPy 的实现，所以我将根据the benchmark answer here 回顾一下最快的解决方案
def argsort(l):
return sorted(range(len(l)), key=l.__getitem__)
获取对数组/列表进行排序的索引
要获得对数组/列表进行排序的索引，您只需在数组或列表上调用argsort。我在这里使用 NumPy 版本，但 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。
由于排序后的数组将是[1, 2, 3, 4]，因此 argsorted 数组包含原始中这些元素的索引。
1，它位于原始索引1，因此结果的第一个元素是1。
2 在原始索引中位于索引2，因此结果的第二个元素是2。
3 在原始索引中位于索引0，因此结果的第三个元素是0。
最大值4，它在原始索引中的索引3，所以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：
原始的第一个元素是3，这是第三大值，因此它在排序后的数组/列表中具有索引2，因此第一个元素是2。
原始的第二个元素是1，这是最小值，因此它在排序后的数组/列表中有索引0，所以第二个元素是0。
原始的第三个元素是2，这是第二小的值，因此它在排序后的数组/列表中有索引1，所以第三个元素是1。
原始的第四个元素是4，这是最大值，所以它在排序的数组/列表中会有索引3，所以最后一个元素是3。
【讨论】：
【参考方案7】：我们将创建另一个从 0 到 n-1 的索引数组 然后将其压缩到原数组中，然后根据原值排序
ar = [1,2,3,4,5]
new_ar = list(zip(ar,[i for i in range(len(ar))]))
new_ar.sort()
`
【讨论】：
【参考方案8】：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)
产生array([1, 2, 0], dtype=int64)，这不是我们想要的。
答案应该是运行argsort两次：
import numpy as np
x = [3,1,2]
np.argsort(np.argsort(x))
按预期提供array([2, 0, 1], dtype=int64)。
【讨论】：
您的声明使x[2] (3) 成为最小元素，x[1] (1) 成为最大元素（因为对整数进行排序，从最小值到最大值）。此外，在 OP 示例中，单个 np.argsort([1, 2, 3, 100, 5]) 产生 array([0, 1, 2, 4, 3])，这似乎是 OP 想要的索引。
@0 0 你的例子是一个特定的例子。如果我们运行arr = [1,2,3,100, 5, 9] res = np.argsort(arr) print(res)，那么我们会得到[0 1 2 4 5 3]，这是错误的。
我不清楚出了什么问题：arr[res] 产生 array([ 1, 2, 3, 5, 9, 100])，这似乎很好，因为结果数组是（递增）顺序的。
@0 0 for arr=[1,2,3,100, 5, 9]，我希望输出为inds=[0,1,2,5,3,4]，因为这是您对元素排序的顺序（越来越多） - 1 在 0 的位置，第 2 名，....，第 3 名 5 名，第 4 名 9 名。为了获得该输出 (inds)，我需要运行两次 argsort，就像我提到的那样。
所以这些索引是数组元素的一种排名（第 0 位、第 1 位等）。鉴于 OP 提到了 MATLAB's sort，我认为 OP 想要其他功能，就像通常使用 np.argsort 一样（可以使用 arr[np.argsort[arr]] 来获取排序数组，如上一个 MATLAB 示例）。您的答案适用于 this case / question。【参考方案9】：
myList = [1, 2, 3, 100, 5]
sorted(range(len(myList)),key=myList.__getitem__)
[0, 1, 2, 4, 3]
【讨论】：
This answer was discussed on meta.【参考方案10】：将 numpy 导入为 np
FOR 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
为了价值
np.sort(S)
[output]=array([ 0, 2, 3, 10, 11, 33, 44, 55, 66])
【讨论】：
【参考方案11】：如果你不想使用 numpy，
sorted(range(len(seq)), key=seq.__getitem__)
最快，如 here 所示。
【讨论】：
【参考方案12】：如果您使用的是 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。
【讨论】：
请注意，这可能不是您想要的！看到这个问题：***.com/questions/54388972/…【参考方案13】：用enumerate 和itemgetter 更新答案：
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是索引，第二个是值（然后使用元组的第二个值x[1]对其进行排序，x 是元组）
或者使用来自operatormodule`的itemgetter：
from operator import itemgetter
sorted(enumerate(a), key=itemgetter(1))
【讨论】：
在这种情况下，枚举似乎比 zip 更合适【参考方案14】：enumerate 的答案很好，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，并对其进行排序。所以它会首先按值排序，然后按索引。
sorted((e,i) for i,e in enumerate(myList))
【讨论】：
【参考方案15】：类似下一个：
>>> 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) 给你一个包含 (index, value) 元组的列表：
[(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 100), (4, 5)]
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 lambda 的用途。最后，每个 的原始索引对列表进行排序sorted 元素是使用[i[0] for i in ...] 列表解析提取的。
【讨论】：
你可以使用itemgetter(1)代替lambda函数
@gnibbler 指的是operator 模块中的itemgetter 函数，仅供参考。所以请from operator import itemgetter 使用它。
您可以使用zip获取排序列表和索引：sorted_items, sorted_inds = zip(*sorted([(i,e) for i,e in enumerate(my_list)], key=itemgetter(1)))
@RomanBodnarchuk 这不起作用，x = [3,1,2]; numpy.argsort(x) 产生 [1,2,0]。以上是关于如何在 Python 中获取已排序数组的索引的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章