(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

(NumPy) Swap largest and smallest, swap 2nd largest and 2nd smallest, ..., swap nth largest and nth smallest, for all n, in 1D array

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 个最大值被任意 n 的第 n 个最小值替换。

很清楚(尽管乏味)如何针对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.argsortnp.flip 的某种组合应该起作用。但是,我还没有找到任何这样的组合,而且似乎还缺少一些更基本的东西。

到目前为止我已经尝试过:
我知道 np.argsort 可用于反转排列,例如
np.all(np.argsort(np.argsort(permutation)) == permuation)

np.all(np.argsort(np.argsort(np.argsort(vector))) == np.argsort(vector))
两者总是 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]))

正确的是vector1的第一个元素第二大,vector1的第二个元素最小,第三个元素第二小,第四个元素最大.

然而,np.argsort(np.argsort(np.flip(vector))) 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)))np.flip(np.argsort(np.flip(vector))) 都没有。在这一点上我怀疑 np.flip 是正确的功能,但我有点不知所措。

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])