如何根据 numpy 的 argsort 函数的输出对列表进行排序答案

【问题标题】：How to sort a list based on the output of numpy's argsort function如何根据 numpy 的 argsort 函数的输出对列表进行排序
【发布时间】：2015-10-12 12:39:59
【问题描述】：

我有一个这样的列表：

 myList = [10,30,40,20,50]

现在我使用numpy's argsort 函数来获取排序列表的索引：

import numpy as np
so = np.argsort(myList)

这给了我输出：

array([0, 3, 1, 2, 4])

当我想使用 so 对数组进行排序时，它可以正常工作：

myArray = np.array([1,2,3,4,5])
myArray[so]
array([1, 4, 2, 3, 5])

但是当我将它应用到另一个列表时，它不起作用但会引发错误

myList2 = [1,2,3,4,5]
myList2[so]

TypeError：只有一个元素的整数数组可以转换为索引

我现在如何使用so 对另一个列表进行排序，而不使用 for 循环并且不先将此列表转换为数组？

【问题讨论】：

标签： python list sorting numpy

【解决方案1】：

你不能。您必须将其转换为数组，然后再返回。

myListSorted = list(np.array(myList)[so])

编辑：我运行了一些基准测试，将 NumPy 方式与列表理解进行比较。 NumPy 快 27 倍

>>> from timeit import timeit
>>> import numpy as np

>>> myList = list(np.random.rand(100))
>>> so = np.argsort(myList) #converts list to NumPy internally
>>> timeit(lambda: [myList[i] for i in so])
12.29590070003178

>>> myArray = np.random.rand(100)
>>> so = np.argsort(myArray)
>>> timeit(lambda: myArray[so]) 
0.42915570305194706

【讨论】：

是的，首先将其转换为数组是一种选择，但这是我想避免的。不过还是谢谢你的回答；我投了赞成票。
你可以，正如Anand S Kumar 解释的那样。但除此之外，很好的答案
@goncalopp 我认为列表推导包含在 for 循环中。
@Cleb 使用 NumPy 方法比列表解析快约 28 倍。为什么要避免使用它？ >>> timeit(lambda: [l[i] for i in o]) 12.29590070003178 >>> timeit(lambda: a[o]) 0.42915570305194706
@rohanp: 什么是 timeit(lambda: a[o])？ 'a' 和 'o' 都没有定义。这应该是“myArray”和“so”吗？

【解决方案2】：

myList2是一个普通的python列表，不支持这种索引。

您需要将其转换为 numpy.array ，示例 -

In [8]: np.array(myList2)[so]
Out[8]: array([1, 4, 2, 3, 5])

或者你可以使用列表推导 -

In [7]: [myList2[i] for i in so]
Out[7]: [1, 4, 2, 3, 5]

【讨论】：

是的，首先将其转换为数组是一种选择，但这是我想避免的。似乎我会去列表理解然后......我赞成它并在以后接受它，如果没有更好的出现。
@Cleb 我认为列表理解尽可能好。除非你更喜欢函数式风格的map(myList2.__getitem__, so)，这在 python 中看起来很糟糕
@goncalopp：是的，我想我同意了。我只是喜欢切片，使用索引等，所以我想知道是否有办法做到这一点。