Як отримати індекси відсортованого масиву в Python

У мене є числовий список:

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

Тепер, якщо я сортую цей список для отримання [1, 2, 3, 5, 100]. Мені потрібно індекси елементів із вихідного списку в упорядкованому порядку, тобто [0, 1, 2, 4, 3] --- ala функція сортування MATLAB, яка повертає і значення, і індекси.

Якщо ви використовуєте numpy, у вас є функція argsort ():

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

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

Це повертає аргументи, які б сортували масив чи список.

Щось на кшталт наступного:

>>> 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) дає вам список, що містить кортежі (індекс, значення):

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

Ви сортуєте список, передаючи його sortedта вказуючи функцію для вилучення ключа сортування (другий елемент кожного кортежу; для цього і lambdaє. Нарешті, вихідний індекс кожного відсортованого елемента витягується за допомогою [i[0] for i in ...]розуміння списку.

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

[0, 1, 2, 4, 3]

Відповіді enumerateприємні, але мені особисто не подобається, що лямбда використовується для сортування за значенням. Далі просто повертає індекс і значення, і сортує їх. Тож спочатку сортуватимуть за значенням, потім за індексом.

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

Оновлена ​​відповідь за допомогою enumerateта itemgetter:

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

Складайте списки разом: Перший елемент кортежу буде індексувати, другий - значенням (потім сортуйте його за допомогою другого значення кортежу x[1], x - кортеж)

Або за itemgetterдопомогою operatorмодуля`:

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

Я зробив швидку перевірку працездатності цих програм за допомогою perfplot (мій проект) і виявив, що важко рекомендувати що-небудь інше, окрім нумету (зверніть увагу на шкалу журналу):

Код для відтворення сюжету:

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)",
)

Якщо ви не хочете використовувати numpy,

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

найшвидший, як показано тут .

По суті, вам потрібно зробити argsortте, яка реалізація вам потрібна, залежить від того, якщо ви хочете використовувати зовнішні бібліотеки (наприклад, NumPy) або якщо ви хочете залишатися чисто-Python без залежностей.

Питання, яке вам потрібно задати собі, таке: чи хочете ви?

• індекси, які б сортували масив / список
• індекси, які мали б елементи у відсортованому масиві / списку

На жаль, приклад із запитання не дає зрозуміти, що бажано, оскільки обидва дадуть однаковий результат:

>>> 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)

Вибір argsortреалізації

Якщо у вас є NumPy, ви можете просто скористатися функцією numpy.argsortабо методом numpy.ndarray.argsort.

Про реалізацію без NumPy вже згадувалося в деяких інших відповідях, тож я просто підготую найшвидше рішення відповідно до відповіді еталону тут

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

Отримання індексів, які б сортували масив / список

Щоб отримати індекси, які б сортували масив / список, ви можете просто зателефонувати argsortна масив чи список. Я тут використовую версії NumPy, але реалізація Python повинна дати ті самі результати

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

Результат містить показники, необхідні для отримання відсортованого масиву.

Оскільки відсортований масив був би [1, 2, 3, 4]аргументованим масивом, містить індекси цих елементів у оригіналі.

• Найменше значення є 1і воно в індексі 1в оригіналі, тому перший елемент результату є 1.
• 2Має індекс 2в оригіналі , так що другий елемент результату 2.
• 3Має індекс 0в оригіналі , так що третій елемент результату 0.
• Найбільше значення 4і воно в індексі 3в оригіналі, тому останній елемент результату є 3.

Отримання індексів, які мали б елементи у відсортованому масиві / списку

У цьому випадку вам потрібно буде подати заявку argsort двічі :

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

В цьому випадку :

• перший елемент оригіналу є 3, що є третім за величиною значенням, щоб він мав індекс 2у відсортованому масиві / списку, так що перший елемент є 2.
• другий елемент оригіналу - 1це найменше значення, щоб він мав індекс 0у відсортованому масиві / списку, таким чином, другий елемент є 0.
• третім елементом оригіналу є 2, що є другим найменшим значенням, щоб він мав індекс 1у відсортованому масиві / списку, тому третій елемент є 1.
• Четвертий елемент оригіналу - 4це найбільше значення, тому він повинен мати індекс 3у відсортованому масиві / списку, таким чином, останнім є 3.

Інші відповіді - WRONG.

Запуск argsortодин раз не є рішенням. Наприклад, наступний код:

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

врожайність array([1, 2, 0], dtype=int64)- це не те, чого ми хочемо.

Відповідь має бути запущений argsortдвічі:

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

дає array([2, 0, 1], dtype=int64)як очікувалося.

Імпортувати numpy як np

ДЛЯ INDEX

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 Повертає індекси S у відсортованому порядку

ДЛЯ ЦІННОСТІ

np.sort(S)

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

Ми створимо інший масив індексів від 0 до n-1. Потім зафіксуйте це до початкового масиву, а потім сортуйте його на основі вихідних значень

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

`