如何在 Python/NumPy 中高效地对数组项进行排序而无需双重排序？

Python/NumPy 中无需双重排序的更快数组项目排名

在数据分析和机器学习中，通常需要对数组中的项目进行排名基于它们的值的数组。对数组进行双重排序以进行排名可能会非常耗时。

初始方法

常见方法示例如下：

<code class="python">import numpy as np

# Sample array
array = np.array([4, 2, 7, 1])

# Temporary array for sorting
temp = array.argsort()

# Rank computation
ranks = np.arange(len(array))[temp.argsort()]</code>

此方法涉及两次排序操作，增加了其复杂性。

优化解决方案

为了避免双重排序，我们可以利用 NumPy 的 argsort() 函数两次：

<code class="python">array = np.array([4, 2, 7, 1])

# First argsort to obtain element order
order = array.argsort()

# Second argsort to obtain ranking
ranks = order.argsort()</code>

说明

首先，我们使用argsort()来获取数组元素的顺序。然后，我们再次对结果顺序应用 argsort()，从而获得排名。

结论

这种优化技术显着提高了数组项排名的速度避免不必要的排序。对于高维数组，使用argsort中的axis参数来指定排序的轴。

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