如何通过使用 scipy.stats.rankdata 对列表进行降序排序来获得排名？答案

【问题标题】：How to get ranks by sorting a list in descending order using scipy.stats.rankdata?如何通过使用 scipy.stats.rankdata 对列表进行降序排序来获得排名？
【发布时间】：2021-10-24 01:53:33
【问题描述】：

有一个数字列表，例如[968, 233, 493, 5, 851, 224, 871, 396, 689, 862]，我想获得每个数字的排名，其中最高的数字排名最低。

通过使用scipy.stats.rankdata，我得到了这个array([10., 3., 5., 1., 7., 2., 9., 4., 6., 8.])。

问题在于，假设按升序对列表进行排序，则给出了排名。假设给定rankdata 的降序排序不将此作为参数，我如何获得排名？

【问题讨论】：

一定要用rankdata吗？或者你可以使用类似 numpy argsort 的东西来代替
@C Haworth 我可以使用任何东西，请随时通过argsort 发布代码。

标签： python rank scipy.stats

【解决方案1】：

另一种方法是将每个元素乘以 (-1)：

import numpy as np
import scipy

a = np.array([968, 233, 493, 5, 851, 224, 871, 396, 689, 862])
scipy.stats.rankdata(-a)

它给出：

array([ 1.,  8.,  6., 10.,  4.,  9.,  2.,  7.,  5.,  3.])

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您不必使用 rankdata，您可以使用 numpy argsort。

import numpy as np
inds = np.argsort(arr)
ranks = np.empty_like(inds)
ranks[inds] = np.arange(len(arr),0,-1)

应该会给你想要的结果。

这通过使用 argsort 获取原始数组元素的顺序，然后使用降序的数字列表按顺序填充新数组。

【讨论】：