如何通过使用 scipy.stats.rankdata 对列表进行降序排序来获得排名？

Question

有一个数字列表，例如 [968, 233, 493, 5, 851, 224, 871, 396, 689, 862] 我想获得每个数字的排名，其中最高的数字获得最低的排名。

通过使用 scipy.stats.rankdata 我得到了这个 array([10., 3., 5., 1., 7., 2., 9., 4., 6., 8.])。

问题在于排名是假设按升序对列表进行排序的。假设给定 rankdata 不将其作为参数，我如何获得排序降序的排名？

Answer 1

如果您不必使用 rankdata，您可以使用 numpy argsort。

import numpy as np
inds = np.argsort(arr)
ranks = np.empty_like(inds)
ranks[inds] = np.arange(len(arr),0,-1)

应该会给你想要的结果。

这是通过使用 argsort 获取原始数组元素的顺序，然后使用数字降序列表按顺序填充新数组来实现的。

Answer 2

另一种方法是将每个元素乘以 (-1):

import numpy as np
import scipy

a = np.array([968, 233, 493, 5, 851, 224, 871, 396, 689, 862])
scipy.stats.rankdata(-a)

它给出：

array([ 1.,  8.,  6., 10.,  4.,  9.,  2.,  7.,  5.,  3.])