可能重复的numpy数组的排名

Question

我有一个float/int的numpy数组，并希望将其元素映射到它们的列中。在

如果一个数组没有重复项，这个问题可以通过下面的代码来解决

In [49]: a1
Out[49]: array([ 0.1,  5.1,  2.1,  3.1,  4.1,  1.1,  6.1,  8.1,  7.1,  9.1])

In [50]: a1.argsort().argsort()
Out[50]: array([0, 5, 2, 3, 4, 1, 6, 8, 7, 9])

现在我想将这个方法扩展到可能有重复项的数组，以便将重复项映射到相同的值。例如，我想要数组a

^{pr2}$

映射到

0 1 4 5 6 1 7 8 8 1

或者到

0 3 4 5 6 3 7 9 9 3

或者到

0 2 4 5 6 2 7 8.5 8.5 2

在第一种/第二种情况下，如果我们只应用a2.argsort（）.argsort（），我们会将副本映射到其中的最小/最大等级。 第三种情况只是前两种情况的平均值。在

有什么建议吗？在

编辑（效率要求）

在最初的描述中，我忘了提到时间要求。我正在寻找解决方案，在numpy/scipy函数方面可以避免“纯python开销”。为了说明这一点，请考虑Richard提出的解决方案，该方案实际上解决了问题，但速度很慢：

def argsortdup(a1):
  sorted = np.sort(a1)
  ranked = []
  for item in a1:
    ranked.append(sorted.searchsorted(item))
  return np.array(ranked)

In [86]: a2 = np.array([ 0.1,  1.1,  2.1,  3.1,  4.1,  1.1,  6.1,  7.1,  7.1,  1.1])

In [87]: %timeit a2.argsort().argsort()
1000000 loops, best of 3: 1.55 us per loop

In [88]: %timeit argsortdup(a2)
10000 loops, best of 3: 25.6 us per loop

In [89]: a = np.arange(0.1, 1000.1)

In [90]: %timeit a.argsort().argsort()
10000 loops, best of 3: 24.5 us per loop

In [91]: %timeit argsortdup(a)
1000 loops, best of 3: 1.14 ms per loop

In [92]: a = np.arange(0.1, 10000.1)

In [93]: %timeit a.argsort().argsort()
1000 loops, best of 3: 303 us per loop

In [94]: %timeit argsortdup(a)
100 loops, best of 3: 11.9 ms per loop

从上面的分析可以明显看出，argsortdup比a.argsort（）.argsort（）慢30-50倍。主要原因是python循环和列表的使用。在

Answer 1

这里有一个函数可以返回您想要的输出（在第一种情况下）

def argsortdup(a1):
  sorted = sort(a1)
  ranked = []
  for item in a1:
    ranked.append(sorted.searchsorted(item))
  return array(ranked)

基本上，你对它进行排序，然后搜索项目所在的索引。假设重复，则应返回第一个实例索引。我用你的a2例子测试了一下

^{pr2}$

收益率

array([0, 1, 4, 5, 6, 1, 7, 8, 8, 1])

“a2测试”：

>>> a2
array([ 0.1,  1.1,  2.1,  3.1,  4.1,  1.1,  6.1,  7.1,  7.1,  1.1])
>>> def argsortdup(a1):
...   sorted = sort(a1)
...   ranked = []
...   for item in a1:
...     ranked.append(sorted.searchsorted(item))
...   return array(ranked)
...
>>> a3 = argsortdup(a2)
>>> a2
array([ 0.1,  1.1,  2.1,  3.1,  4.1,  1.1,  6.1,  7.1,  7.1,  1.1])
>>> a3
array([0, 1, 4, 5, 6, 1, 7, 8, 8, 1])
>>>

Answer 2

使用unique和bincount可以做得相当好：

>>> u, v = np.unique(a2, return_inverse=True)
>>> (np.cumsum(np.bincount(v)) - 1)[v]
array([0, 3, 4, 5, 6, 3, 7, 9, 9, 3])

或者，对于最低级别：

^{pr2}$

通过给bincount提供要提供的箱子数量，有一个小的加速：

(np.cumsum(np.bincount(v, minlength=u.size)) - 1)[v]

Answer 3

在升级到最新版本的scipy后，正如评论中@WarrenWeckesser所建议的那样，scipy.stats.rankdata似乎比{}和{}这两种方法都要快。在

In [1]: import numpy as np

In [2]: from scipy.stats import rankdata as rd
   ...: from scipy.stats.mstats import rankdata as rd2
   ...: 

In [3]: array = np.arange(0.1, 1000000.1)

In [4]: %timeit np.searchsorted(np.sort(array), array)
1 loops, best of 3: 385 ms per loop

In [5]: %timeit rd(array)
10 loops, best of 3: 109 ms per loop

In [6]: %timeit rd2(array)
1 loops, best of 3: 205 ms per loop