相当于基本 python 中的 Numpy.argsort()？ [复制]答案

【问题标题】：Equivalent of Numpy.argsort() in basic python? [duplicate]相当于基本 python 中的 Numpy.argsort()？ [复制]
【发布时间】：2011-03-23 21:06:43
【问题描述】：

是否有 Python 的内置函数在 python.array 上执行 argsort() 在 numpy.array 上的作用？

【问题讨论】：

标签： python numpy

【解决方案1】：

我对上面的建议进行了计时，这是我的结果。

import timeit
import random
import numpy as np

def f(seq):
    # http://stackoverflow.com/questions/3382352/equivalent-of-numpy-argsort-in-basic-python/3383106#3383106
    #non-lambda version by Tony Veijalainen
    return [i for (v, i) in sorted((v, i) for (i, v) in enumerate(seq))]

def g(seq):
    # http://stackoverflow.com/questions/3382352/equivalent-of-numpy-argsort-in-basic-python/3383106#3383106
    #lambda version by Tony Veijalainen
    return [x for x,y in sorted(enumerate(seq), key = lambda x: x[1])]


def h(seq):
    #http://stackoverflow.com/questions/3382352/equivalent-of-numpy-argsort-in-basic-python/3382369#3382369
    #by unutbu
    return sorted(range(len(seq)), key=seq.__getitem__)


seq = list(range(10000))
random.shuffle(seq)

n_trials = 100
for cmd in [
        'f(seq)', 'g(seq)', 'h(seq)', 'np.argsort(seq)',
        'np.argsort(seq).tolist()'
        ]:
    t = timeit.Timer(cmd, globals={**globals(), **locals()})
    print('time for {:d}x {:}: {:.6f}'.format(n_trials, cmd, t.timeit(n_trials)))

输出

time for 100x f(seq): 0.323915
time for 100x g(seq): 0.235183
time for 100x h(seq): 0.132787
time for 100x np.argsort(seq): 0.091086
time for 100x np.argsort(seq).tolist(): 0.104226

问题大小相关分析给出here。

【讨论】：

有趣 - 可能平均值比 3 的“最佳”更重要（？）
平均值受异常值影响。您不希望结果被其他正在运行的程序或硬件缓存未命中事件污染。
对于未来的读者，%timeit 报告了 3 个平均 100 个循环中的最佳平均值。

【解决方案2】：

没有内置函数，但很容易从 Python 提供的极好的工具中组装一个：

def argsort(seq):
    # http://stackoverflow.com/questions/3071415/efficient-method-to-calculate-the-rank-vector-of-a-list-in-python
    return sorted(range(len(seq)), key=seq.__getitem__)

x = [5,2,1,10]

print(argsort(x))
# [2, 1, 0, 3]

它同样适用于 Python array.arrays：

import array
x = array.array('d', [5, 2, 1, 10])
print(argsort(x))
# [2, 1, 0, 3]

【讨论】：

除了使用（理论上是私有的）getitem，还可以使用operator.itemgetter / operator.attrgetter docs.python.org/library/operator.html
如果operator.itemgetter 可以用作__getitem__ 的替代品，我想我同意你的看法，但据我所知，operator.itemgetter 也需要将其包装在 lambda 表达式中。如果可以的话，我宁愿避免使用额外的lambda。
@Ender: itemgetter 在这里没有用处：x.__getitem__(i) 返回x[i]，而itemgetter(x)(i) 将返回i[x]。

【解决方案3】：

找到了这个问题，但需要 argsort 来获取基于对象属性的对象列表。

扩展 unutbu 的答案，这将是：

sorted(range(len(seq)), key = lambda x: seq[x].sort_property)

【讨论】：

【解决方案4】：

我的枚举替代方案：

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

seq=[5,2,1,10]
print(argsort(seq))
# Output:
# [2, 1, 0, 3]

最好使用来自https://stackoverflow.com/users/9990/marcelo-cantos 的回答来回答线程python sort without lambda expressions

[i for (v, i) in sorted((v, i) for (i, v) in enumerate(seq))]

【讨论】：