（NumPy）交换最大和最小，交换第二大和第二小，...，交换第 n 个最大和第 n 个最小，对于所有 n，在一维数组中答案

【问题标题】：(NumPy) Swap largest and smallest, swap 2nd largest and 2nd smallest, ..., swap nth largest and nth smallest, for all n, in 1D array（NumPy）交换最大和最小，交换第二大和第二小，...，交换第 n 个最大和第 n 个最小，对于所有 n，在一维数组中
【发布时间】：2021-07-27 04:17:09
【问题描述】：

例如，给定数组

vector1 = np.array([111, 1, 11, 1111])
vector2 = np.array([2222, 2, 222, 22, 22222])

我想找到这样的排列

np.all(vector1[permutation1] == np.array([11, 1111, 111,1]))
np.all(vector2[permutation2] == np.array([22, 22222, 222, 2222, 2]))

使得第 n 个最大值被任何 n 的第 n 个最小值替换。

很清楚（尽管很乏味）如何为这些特定示例手动计算这些排列，我们有

permutation1 = np.array([2, 3, 0, 1])
permutation2 = np.array([3, 4, 2, 0, 1])

我认为np.argsort 和np.flip 的某种组合应该可以工作。但是，我还没有找到任何这样的组合，而且似乎缺少一些更基本的东西。

到目前为止我所做的尝试：
我知道np.argsort 可用于反转排列，例如
np.all(np.argsort(np.argsort(permutation)) == permuation)
和
np.all(np.argsort(np.argsort(np.argsort(vector))) == np.argsort(vector))
都是True。

np.argsort(np.argsort(vector)) 给出了解释原始向量中每个元素的相对顺序的排列，例如

np.all(np.argsort(np.argsort(vector1)) == np.array([2, 0, 1, 3]))

正确地说vector1的第一个元素是第二大的，vector1的第二个元素是最小的，第三个元素是第二小的，第四个元素是最大的。

但是，np.argsort(np.argsort(np.flip(vector))) 并没有像我预期的那样工作（它也等于 np.flip(np.argsort(np.argsort(vector)))。np.argsort(np.flip(np.argsort(vector))) 和 np.flip(np.argsort(np.flip(vector))) 都没有。在这一点上，我怀疑 np.flip 是正确使用的函数但我有点不知所措。

【问题讨论】：

标签： python numpy numpy-ndarray numpy-slicing

【解决方案1】：

您可以尝试以下方法：

>>> arr
array([ 111,    1,   11, 1111])
>>> np.sort(arr)[::-1][np.argsort(np.argsort(arr))]
array([  11, 1111,  111,    1])

【讨论】：

你是救生员！太感谢了！我需要自己弄清楚为什么这有效的数学/逻辑，但它似乎确实有效。再次感谢您！
OK，因为np.sort(vector)[np.argsort(np.argsort(vector))]与vector相同（因为np.argsort(np.argsort(vector))是np.argsort(vector)的倒数），np.argsort(np.argsort(vector))在位置i的值（例如@987654328 @) 说vector[i] 是(5+1)'th 最小的元素。因此，为了在位置i 处获得(5+1)th 最大元素，我们只需索引np.flip(np.sort(vector)) 或等效的np.sort(vector)[::-1]。这是有道理的，并且绝对应该始终有效。再次感谢您！