Python 如何根据数组中值的相对大小，将numpy数组按特定顺序进行排序（由单独的列表指定）

在一段代码中，我已经构建了一个numpy数组，并且我想根据列表中指定的特定顺序对第一个数组进行排序。结果将是第三个数组（新的_值）

第一个数组具有要排序的值

values = numpy.array([10.0, 30.1, 50, 40, 20])

该列表提供了新_值中值的索引所给出的顺序，这些值应按降序排列，其中0对应于最大的数字

order=[0, 3, 1, 4, 2].

所以

我试图找到一个特定的排序函数来实现这一点，例如argsort或使用一个键，但是我不知道如何使这些函数适应这种情况

有没有一个简单快速的方法来实现这一点，因为我将在许多迭代中这样做。如果这有利于使用更好的方法进行排序，我愿意更改第二个数组order，以另一种方式指定索引

目前我正在使用以下for循环

size=len(values)
new_values = np.zeros(size)
values = sorted(values,reverse=True)

    for val in range(0, size):
        new_values[int(order[val])] = values[val] 

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提前谢谢你

您可以简单地使用索引：

>>> import numpy as np
>>> values = np.array([10.0, 30.1, 50, 40, 20])
>>> order=[0, 3, 1, 4, 2]
>>> sorted_array=values[order]
>>> sorted_array
array([ 10. ,  40. ,  30.1,  20. ,  50. ])

如果您希望满足以下条件，请参见注释中提到的@Divakar：

new_values[0] > new_values[3] > new_values[1] > new_values[4] > new_values[2]

你可以做：

>>> values[order]=np.sort(values)[::-1]
>>> values
array([ 50. ,  30.1,  10. ,  40. ,  20. ])

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想想看，它应该是另一种方式：

sorted\u array[order]=sorted（values，reverse=True）

？@Divakar你的意思是什么？我的意思是，如果你试图获得

新的\u值作为最终输出，结果就是
数组（[50,30.1,10,40,20]）
，我假设它与你的
sorted array
等价，您可能需要像
sorted\u数组[order]=values
那样对其进行索引，其中
values=sorted（values，reverse=True）
@Kasra无需担心！不要忘了在索引之前初始化该数组。感谢@Kasra提供的答案。Kasra答案的最后部分中的代码运行良好，我已经在现有代码中实现了它。这是一个比我使用的更简单、更快的方法，我可以在将来的代码中使用这一课。完美的也谢谢你这么快就找到了答案。
>>> values[order]=np.sort(values)[::-1]
>>> values
array([ 50. ,  30.1,  10. ,  40. ,  20. ])