在排序数组中查找 np 数组的 ID（或索引），其中可能包含重复元素

Question

我有一个一维 numpy 数组

x=np.array([0.1,0.3,0.2,0.4,0.5,0.4])

我需要计算另一个相同大小的数组，其中每个元素都是排序数组中的 ID（或称为索引）。这里排序的数组将是 [0.1,0.2,0.3,0.4,0.5]。因此，0.1 对应于 ID 0； 0.2对应ID 1;...0.5对应ID 4。预期结果会是

    [0,2,1,3,4,3]

请注意，此问题与 相似但不同 因为我们需要处理重复元素。

Answer 1

您可以使用 np.unique:

uniques, out = np.unique(x, return_inverse=True)

输出（out）：

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

也就是说，通常应避免使用唯一的浮点数。

Answer 2

就用

import numpy as np
x=np.array([0.1,0.3,0.2,0.4,0.5,0.4])
>>> indeces=np.argsort(x)
>>> indeces
array([0, 2, 1, 3, 5, 4])

Answer 3

尝试：np.searchsorted:

>>> x = np.array([0.1,0.3,0.2,0.4,0.5,0.4])
>>> np.searchsorted(np.unique(x), x)
array([0, 2, 1, 3, 4, 3], dtype=int32)

np.unique 按排序顺序输出唯一项。