파이썬에서 정렬 된 배열의 인덱스를 얻는 방법

숫자 목록이 있습니다.

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

이제이 목록을 정렬하면 얻을 수 [1, 2, 3, 5, 100]있습니다. 내가 원하는 것은 정렬 된 순서대로 원래 목록의 요소 인덱스입니다. 즉 [0, 1, 2, 4, 3] , 값과 인덱스를 모두 반환하는 ala MATLAB의 정렬 함수입니다.

numpy를 사용하는 경우 argsort () 함수를 사용할 수 있습니다.

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

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

배열 또는 목록을 정렬하는 인수를 반환합니다.

다음과 같은 것 :

>>> 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) (색인, 값)의 튜플을 포함하는 목록을 제공합니다.

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

목록을 전달 sorted하고 정렬 키 (각 튜플의 두 번째 요소; 추출 대상)를 추출하는 함수를 지정 하여 목록을 정렬합니다 lambda. 마지막으로, 정렬 된 각 요소 의 원래 색인은 [i[0] for i in ...]목록 이해를 사용하여 추출됩니다 .

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

[0, 1, 2, 4, 3]

대답 enumerate은 훌륭하지만 개인적으로 값으로 정렬하는 데 사용되는 람다를 좋아하지 않습니다. 다음은 색인과 값을 반대로하여 정렬합니다. 따라서 먼저 값을 기준으로 정렬 한 다음 색인을 기준으로 정렬합니다.

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

enumerate및로 업데이트 된 답변 itemgetter:

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

목록을 함께 압축하십시오 : 튜플의 첫 번째 요소는 색인이고 두 번째는 값입니다 (그런 다음 튜플의 두 번째 값을 사용하여 정렬하십시오) x[1] x는 튜플입니다)

또는 모듈 itemgetter에서 사용 operator:

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

perfplot (내 프로젝트) 으로 이것 에 대한 빠른 성능 검사를 수행 했으며 numpy 이외의 다른 것을 추천하기가 어렵다는 것을 알았습니다 (로그 스케일 참고).

줄거리를 재현하는 코드 :

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)",
)

numpy를 사용하지 않으려면

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

여기에 표시된 것처럼 가장 빠릅니다 .

기본적으로 argsort외부 라이브러리 (예 : NumPy)를 사용하려는 경우 또는 의존하지 않고 순수한 파이썬을 유지하려는 경우 필요한 구현이 필요합니다.

스스로에게 물어보아야 할 질문은 다음과 같습니다.

• 배열 / 목록을 정렬하는 인덱스
• 요소가 정렬 된 배열 / 목록에있을 것이라는 지수

불행히도 문제의 예는 원하는 결과를 명확하게 나타내지 못합니다.

>>> 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)

선택 argsort구현

NumPy를 마음대로 사용할 수 있다면 단순히 함수 numpy.argsort또는 방법을 사용할 수 있습니다numpy.ndarray.argsort .

NumPy가없는 구현은 이미 다른 답변에서 언급되었으므로 벤치 마크 답변 에 따라 가장 빠른 솔루션을 요약 해 보겠습니다 .

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

배열 / 목록을 정렬 할 인덱스 가져 오기

배열 / 목록을 정렬하는 인덱스를 얻으려면 간단히 argsort배열 또는 목록을 호출 하면됩니다. 여기 NumPy 버전을 사용하고 있지만 Python 구현은 동일한 결과를 제공해야합니다

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

결과에는 정렬 된 배열을 얻는 데 필요한 인덱스가 포함됩니다.

정렬 된 배열은 [1, 2, 3, 4]argsorted 배열이므로 원본에 이러한 요소의 인덱스가 포함됩니다.

• 가장 작은 값은 원본의 1색인 1에 있으므로 결과의 첫 번째 요소는 1입니다.
• 는 2인덱스이며 2결과의 두 번째 요소는 그래서 일본어로 2.
• 는 3인덱스이며 0결과의 세번째 요소는 그래서 일본어로 0.
• 가장 큰 값 4이며 3원본의 색인 에 있으므로 결과의 마지막 요소는 3입니다.

요소가 정렬 된 배열 / 목록에 가질 수있는 지수 얻기

이 경우 argsort 두 번 적용해야합니다 .

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

이 경우 :

• 원본의 첫 ​​번째 요소는 3세 번째로 큰 값이므로 2정렬 된 배열 / 목록에 색인 이 있으므로 첫 번째 요소는2 입니다.
• 원본의 두 번째 요소는 1가장 작은 값이므로 0정렬 된 배열 / 목록에 색인 이 있으므로 두 번째 요소는 0입니다.
• 원본의 세 번째 요소 2는, 두 번째로 작은 값이므로 1정렬 된 배열 / 목록에 인덱스 가 있으므로 세 번째 요소는 1입니다.
• 원본의 네 번째 요소는 4가장 큰 값이므로 3정렬 된 배열 / 목록에 색인 이 있으므로 마지막 요소는 3입니다.

다른 답변은 잘못되었습니다.

argsort한 번만 실행 하는 것이 해결책이 아닙니다. 예를 들어, 다음 코드는

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

수율 array([1, 2, 0], dtype=int64)우리가 원하는 것이 아니다.

답은 argsort두 번 실행해야합니다 .

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

array([2, 0, 1], dtype=int64)예상대로 제공합니다 .

numpy를 np로 가져 오기

색인

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 S의 인덱스를 정렬 된 순서로 반환

가치를 위해

np.sort(S)

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

0에서 n-1 사이의 다른 인덱스 배열을 만든 다음 이것을 원래 배열로 압축 한 다음 원래 값을 기준으로 정렬합니다

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

`