如何实现Numpy argsort的逆操作？获取浮点数组元素排序后的位置索引

这问题我之前折腾过好一会儿！其实你要的是逆argsort的操作，只需要对argsort的结果再调用一次argsort就能完美解决，咱们结合你的例子一步步说：

首先先明确需求差异：

• 你给出的例子里，原数组 x = np.array([3, 1, 2])
• np.argsort(x) 返回的 array([1, 2, 0])，它的含义是：排序后的数组里，第i个元素来自原数组的第几个索引（比如排序后第0位是原数组索引1的元素1，第1位是原数组索引2的元素2）
• 而你需要的 array([2, 0, 1])，含义是：原数组里第i个元素，在排序后的数组中处于哪个索引位置（原数组索引0的3在排序后是第2位，索引1的1在第0位）

实现代码 #

直接对argsort的结果再执行一次argsort即可：

import numpy as np

x = np.array([3, 1, 2])
# 先获取常规argsort结果
sorted_indices = np.argsort(x)
# 对这个结果再argsort，得到我们需要的位置数组
target_indices = np.argsort(sorted_indices)

print(target_indices)  # 输出: array([2, 0, 1])

为什么这招管用？ #

咱们拆解一下：

1. sorted_indices = [1, 2, 0]，这个数组的元素是原数组的索引，按排序后数组的顺序排列
2. 对它执行argsort，其实是在找：sorted_indices中每个元素的排名位置。比如：
   • sorted_indices里最小的元素是0，它在sorted_indices的索引是2 → 对应原数组索引0的元素，在排序后数组的位置是2
   • 第二小的元素是1，它在sorted_indices的索引是0 → 对应原数组索引1的元素，在排序后数组的位置是0
   • 最大的元素是2，它在sorted_indices的索引是1 → 对应原数组索引2的元素，在排序后数组的位置是1
     刚好完全匹配你想要的结果！

测试重复元素的情况 #

如果数组里有重复值，这个方法也能正确处理：

x = np.array([2, 1, 1, 3])
sorted_indices = np.argsort(x)  # 输出: array([1, 2, 0, 3])
target_indices = np.argsort(sorted_indices)  # 输出: array([2, 0, 1, 3])

这个结果对应：原数组的2在排序后数组的第2位，两个1分别在第0和第1位，3在第3位，完全符合预期。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Qise