我有一个包含整数的列表并想要替换它们，以便以前包含最高数字的元素现在包含 1，第二大数字设置为 2，等等。
示例：
[5, 6, 34, 1, 9, 3] 应该产生 [4, 3, 1, 6, 2, 5]。
我个人只关心前 9 个最高的数字，因为我认为可能有一个简单的算法甚至可能是一个 python 函数来处理这个任务？
编辑：我不在乎如何处理重复。
【问题讨论】：
tmp = sorted(input); output = [0] * len(input); for i in range(min(len(tmp), 9)): output[input.index(tmp[i])] = i 是我想到的，但我还没有测试过。这也不好处理重复。
标签： python arrays algorithm list sorting
一种快速的方法是首先生成元素及其位置的元组列表：
sort_data = [(x,i) for i,x in enumerate(data)]
接下来我们对reverse中的这些元素进行排序：
sort_data = sorted(sort_data,reverse=True)
生成（用于您的示例输入）：
>>> sort_data
[(34, 2), (9, 4), (6, 1), (5, 0), (3, 5), (1, 3)]
和嵌套我们需要填写这些元素如：
result = [0]*len(data)
for i,(_,idx) in enumerate(sort_data,1):
result[idx] = i
或者把它放在一起：
def obtain_rank(data):
sort_data = [(x,i) for i,x in enumerate(data)]
sort_data = sorted(sort_data,reverse=True)
result = [0]*len(data)
for i,(_,idx) in enumerate(sort_data,1):
result[idx] = i
return result
这种方法在 O(n log n) 中有效，n 中的元素数量为 data。
一个更紧凑的算法（在某种意义上没有为排序构造元组）是：
def obtain_rank(data):
sort_data = sorted(range(len(data)),key=lambda i:data[i],reverse=True)
result = [0]*len(data)
for i,idx in enumerate(sort_data,1):
result[idx] = i
return result【讨论】：
另一个选项，您可以使用scipy 中的rankdata 函数，它提供了处理重复项的选项：
from scipy.stats import rankdata
lst = [5, 6, 34, 1, 9, 3]
rankdata(list(map(lambda x: -x, lst)), method='ordinal')
# array([4, 3, 1, 6, 2, 5])
【讨论】：
假设您没有任何重复项，则可以使用以下列表理解：
lst = [5, 6, 34, 1, 9, 3]
tmp_sorted = sorted(lst, reverse=True) # kudos to @Wondercricket
res = [tmp_sorted.index(x) + 1 for x in lst] # [4, 3, 1, 6, 2, 5]
要了解它的工作原理，您可以将其分解成如下所示的部分：
lst = [5, 6, 34, 1, 9, 3]
# let's see what the sorted returns
print(sorted(lst, reverse=True)) # [34, 9, 6, 5, 3, 1]
# biggest to smallest. that is handy.
# Since it returns a list, i can index it. Let's try with 6
print(sorted(lst, reverse=True).index(6)) # 2
# oh, python is 0-index, let's add 1
print(sorted(lst, reverse=True).index(6) + 1) # 3
# that's more like it. now the same for all elements of original list
for x in lst:
print(sorted(lst, reverse=True).index(x) + 1) # 4, 3, 1, 6, 2, 5
# too verbose and not a list yet..
res = [sorted(lst, reverse=True).index(x) + 1 for x in lst]
# but now we are sorting in every iteration... let's store the sorted one instead
tmp_sorted = sorted(lst, reverse=True)
res = [tmp_sorted.index(x) + 1 for x in lst]
【讨论】：
lst 进行排序。 repl.it 性能差异
index(..) 在 O(n) 中运行，因此这是一个 O(n^2 log n) 算法。
index 在 O(n) 中运行，不只是 O(n^2) 吗？
index 在 O(n) 中运行，而您这样做 O(n) 次。
numpy.argsort返回对数组进行排序的索引。
>>> xs = [5, 6, 34, 1, 9, 3]
>>> import numpy as np
>>> np.argsort(np.argsort(-np.array(xs))) + 1
array([4, 3, 1, 6, 2, 5])
【讨论】：
np.array(xs) 创建一个 numpy 数组。 -np.array(xs) 返回一个新数组，所有项目都被否定。
使用纯 Python 的简短对数线性解决方案，无需查找表。
想法：将位置存储在对列表中，然后对列表进行排序以重新排序位置。
enum1 = lambda seq: enumerate(seq, start=1) # We want 1-based positions
def replaceWithRank(xs):
# pos = position in the original list, rank = position in the top-down sorted list.
vp = sorted([(value, pos) for (pos, value) in enum1(xs)], reverse=True)
pr = sorted([(pos, rank) for (rank, (_, pos)) in enum1(vp)])
return [rank for (_, rank) in pr]
assert replaceWithRank([5, 6, 34, 1, 9, 3]) == [4, 3, 1, 6, 2, 5]
【讨论】：