反转数组的比例答案

【问题标题】：Invert the scale of an array反转数组的比例
【发布时间】：2018-12-26 19:33:08
【问题描述】：

假设我有以下数组：

x = np.array([3,7,1,2,6])

以相反的方式获得具有比例的数组的最简单方法是什么？所以最小值会变成最大值，最大值会变成最小值，以此类推。

预期输出：

array[3,1,7,6,2]

为了澄清我想要获得什么，假设我的原始序列是：

y = sorted(x)
#[1, 2, 3, 6, 7]

所以数组排序了。如果是这种情况，我想要的数组是反转的数组，所以[7, 6, 3, 2, 1]。我想用我当前的输入来完成这个。

因此，在我的值最低的地方，1 现在是 7，第二低的值，2 现在是 6，依此类推。

【问题讨论】：

他们有一个合乎逻辑的方法来做到这一点......x*-1。除此之外，我不明白这怎么可能是一件好事
我真的不明白你的预期输出。它与您的输入有什么关系？为什么 3 不变？
@Bazingaa 最大的值7 应该变成最低的，1，第二大的应该变成第二小的，2等等
为什么取反号不能解决这个问题。
那么在这种情况下，如果你改变比例，3应该变成5

标签： python arrays list numpy

【解决方案1】：

这是一个 numpy 的方式：

np.sort(x)[::-1][np.argsort(np.argsort(x))]

为什么会这样：假设您的列表已经排序，那么您只需要反转它。由于列表未排序，我们可以先对其进行排序，然后对其进行反转，然后撤消我们的排序。

改进：我们真的只需要计算一次argsort。然后x 可以使用这个列表进行排序，我们可以计算到argsort(x) 的逆排列而不需要其他排序。

ax = np.argsort(x)
aax = np.zeros(len(ax),dtype='int')
aax[ax] = np.arange(len(ax),dtype='int')

x[ax[::-1]][aax]

【讨论】：

【解决方案2】：

如果输入值是唯一的：

import numpy as np

x = np.array([3, 7, 1, 2, 6])

s = sorted(x)
lookup = {v: i for v, i in zip(s, reversed(s))}

result = np.array(list(map(lookup.get, x)))

print(result)

输出

[3 1 7 6 2]

如果我理解正确，您希望将排序顺序中的每个值分配给反向排序顺序中相同位置的值。

【讨论】：

想在代码中解释/添加对您的逻辑的解释？

【解决方案3】：

这是我的第一个想法：

In [13]: xr=np.zeros_like(x)

In [14]: g=0

In [15]: f=np.unique(sorted(x))

In [16]: for b in f:
             g-=1
             #for repeated values:
             for y in np.where(x==b)[0]:
                 xr[y]=f[g]
    ...:     
In [17]: xr
Out[17]: array([3, 1, 7, 6, 2])

【讨论】：

【解决方案4】：

这是我如何在不排序的情况下反转 np 数组值（最大值 -> 最小值，最小值 -> 最大值）。

np_arr_inv = np_arr * -1 + np_arr.max()

因为是图像数据，所以需要保持顺序。

仅供参考 Numpy 具有按位反转功能here

【讨论】：