获取另一个数组中一个数组的值的索引

Question

我有两个包含相同值集的一维数组，但顺序不同。我想找到索引列表，它根据另一个数组重新排序一个数组。例如，我的 2 个数组是：

ref = numpy.array([5,3,1,2,3,4])
new = numpy.array([3,2,4,5,3,1])

我想要order 的列表new[order] == ref。

我目前的想法是：

def find(val):
    return numpy.argmin(numpy.absolute(ref-val))

order = sorted(range(new.size), key=lambda x:find(new[x]))

但是，这仅适用于没有重复值的情况。在我的示例中，3 出现了两次，我得到了new[order] = [5 3 3 1 2 4]。第二个3 直接放在第一个之后，因为我的函数val() 不跟踪我当前正在寻找的3。

所以我可以添加一些东西来解决这个问题，但我觉得可能会有更好的解决方案。也许在某个库（NumPy 或 SciPy）中？

关于重复的编辑：这个linked solution 假定数组是有序的，或者对于“无序”解决方案，返回重复的索引。我需要每个索引在order 中只出现一次。然而，哪个先出现并不重要（根据提供的数据，这两者都不可能）。

我用sort_idx = A.argsort(); order = sort_idx[np.searchsorted(A,B,sorter = sort_idx)] 得到的是：[3, 0, 5, 1, 0, 2]。但我要找的是[3, 0, 5, 1, 4, 2]。

Answer 1

鉴于ref、new 是彼此的洗牌版本，我们可以使用两个数组的排序版本和invertibility 的 np.argsort。

开始于：

i = np.argsort(ref)
j = np.argsort(new)

现在ref[i] 和new[j] 都给出了数组的排序版本，两者都是一样的。您可以通过执行以下操作来反转第一种排序：

k = np.argsort(i)

现在ref 只是new[j][k] 或new[j[k]]。由于所有操作都是使用唯一索引的随机播放，因此最终索引 j[k] 也是唯一的。 j[k] 可以一步计算出来

order = np.argsort(new)[np.argsort(np.argsort(ref))]

从你原来的例子：

>>> ref = np.array([5, 3, 1, 2, 3, 4])
>>> new = np.array([3, 2, 4, 5, 3, 1])
>>> np.argsort(new)[np.argsort(np.argsort(ref))]
>>> order
array([3, 0, 5, 1, 4, 2])
>>> new[order]  # Should give ref
array([5, 3, 1, 2, 3, 4])

这可能并不比similar question on SO 的更通用解决方案快，但它确实保证了您要求的唯一索引。进一步的优化是用this answer 中的argsort_unique 函数替换np.argsort(i)。我会更进一步，只计算排序的倒数：

def inverse_argsort(a):
    fwd = np.argsort(a)
    inv = np.empty_like(fwd)
    inv[fwd] = np.arange(fwd.size)
    return inv

order = np.argsort(new)[inverse_argsort(ref)]