如何根据numpy的argsort函数的输出对列表进行排序

Question

我有一个类似这样的列表：

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

现在我使用numpy的argsort函数来获取排序列表的索引：

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

这将会给我输出：

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

当我想要使用sort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，它却无法工作并且抛出错误。

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

类型错误：只有包含一个元素的整数数组可以转换为索引。

我如何在不使用for循环并且不先将此列表转换为数组的情况下，现在使用so来对另一个列表进行排序？

- Cleb

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这已经是一个很好的例子，演示了如何根据第一个列表对第二个列表进行排序。它使用多列排序表格，但只对有序的第二列感兴趣。 - pas-calc

Answer 1

myList2 是一个普通的 Python 列表，它不支持这种类型的索引。

你需要将其转换为 numpy.array，例如 -

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式 -

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

- Anand S Kumar

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是的，首先将其转换为数组可能是一个选项，但这是我想避免的。看来我会选择列表推导式... 如果没有更好的解决方案，我会点赞并稍后接受它。 - Cleb

@Cleb 我认为列表推导式是你能得到的最好的。除非你更喜欢更函数式风格的 map(myList2.__getitem__, so)，但在Python中看起来很糟糕。 - loopbackbee

@goncalopp：是的，我想我会采用它。我只是喜欢切片、使用索引等等，所以我想知道是否有一种方法可以做到这一点。 - Cleb

Answer 2

你不能直接将其转换为数组，然后再转回去。

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

编辑：我进行了一些基准测试，比较了NumPy方法和列表推导式的性能。NumPy快了约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

- rohanp

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是的，首先将其转换为数组可能是一个选项，但这是我想避免的。无论如何，感谢您的回答；我已经点赞了它。 - Cleb

@goncalopp 我认为列表推导式是在for循环下涵盖的。 - rohanp

@Cleb 使用NumPy方法比列表推导式快大约28倍。为什么你想要避免使用它？

timeit(lambda: [l[i] for i in o]) 12.29590070003178

timeit(lambda: a[o]) 0.42915570305194706

- rohanp

@Cleb 如果你最终使用了这个方法，为了达到这个速度，我还需要改变另一件事情：so = np.argsort(myList) 会在内部将列表转换为numpy数组。反复转换两次效率低下，因此我保留了一个单独的变量myArray。 - rohanp

@rohanp：timeit(lambda: a[o])是什么？既没有定义'a'也没有定义'o'。这应该是'myArray'和'so'吗？ - Cleb