Python 从字典中获取值索引

我有一个

订购的ICT

：

from collections import OrderedDict
d = OrderedDict([('r', 1), ('s', 5), ('a', 3), ('n', 7), ('y', 2)])

我想根据值的范围得到字典值的索引。例如，字典的索引

d

应该是数组（或

np.array

），如下所示：

indices
array([ 0, 3, 2, 4, 1 ], dtype=int64) 

索引

4

是字典中的最大值，索引

0

是最小值

我试过：

indices = np.argsort(d.values)

---

您可以使用列表理解来实现这一点：

>>> values = d.values()
>>> sorted_values = sorted(values)
>>> [sorted_values.index(item) for item in values]
[0, 3, 2, 4, 1]

---

您可以使用列表理解来实现这一点：

>>> values = d.values()
>>> sorted_values = sorted(values)
>>> [sorted_values.index(item) for item in values]
[0, 3, 2, 4, 1]

---

另一个答案很简单，但是是

O（n^2）

，因为每个

索引都是
O（n）
。您可以在字典中预计算索引，以便索引查找是
O（1）
，使整个事情
O（nlogn）
，因为排序是最昂贵的部分。如果
d
足够大，这将是一个非常重要的区别

>>> from itertools import izip
>>> indices = dict(izip(sorted_values, xrange(len(d))))
>>> indices
{1: 0, 2: 1, 3: 2, 5: 3, 7: 4}
>>> [indices[v] for v in d.itervalues()]
[0, 3, 2, 4, 1]

在这里，我用
xrange
代替
range
，
izip
代替
zip
，
itervalues
代替
values
来提高内存效率。
另一个答案很简单，但每个
都是
O（n^2）
。索引
是
O（n）
。您可以在字典中预计算索引，以便索引查找是
O（1）
，使整个事情
O（nlogn）
，因为排序是最昂贵的部分。如果
d
足够大，这将是一个非常重要的区别

>>> from itertools import izip
>>> indices = dict(izip(sorted_values, xrange(len(d))))
>>> indices
{1: 0, 2: 1, 3: 2, 5: 3, 7: 4}
>>> [indices[v] for v in d.itervalues()]
[0, 3, 2, 4, 1]

在这里，我使用了
xrange
而不是
range
，
izip
而不是
zip
，以及
itervalues
而不是
值来提高内存效率。
自从您尝试使用argsort之后：

np.argsort(d.values()).argsort()
Out[50]: array([0, 3, 2, 4, 1], dtype=int64)

因此，argsort实际上并不返回它们的顺序，而是返回将对该数组进行排序的索引。对该结果调用argsort可以满足您的要求。
因为您已经尝试使用argsort：

np.argsort(d.values()).argsort()
Out[50]: array([0, 3, 2, 4, 1], dtype=int64)

因此，argsort实际上并不返回它们的顺序，而是返回将对该数组进行排序的索引。对该结果调用argsort就可以了。
最后我忘了在值之后放
（）
，所以我使用了
索引=np.argsort（d.values（））
最后我忘了在值之后放
（）
，所以我使用了
索引=np.argsort（d.values（））
不幸的是这是
O（n^2）
，所以我发布了一个（理论上）更有效的解决方案。不幸的是，这是
O（n^2）
，所以我发布了一个（理论上）更有效的解决方案。是的，但仅np.argsort不会返回您想要的结果。它返回
数组（[0,4,2,1,3]，dtype=int64）
。是，但仅np.argsort不会返回所需的结果。它返回
数组（[0,4,2,1,3]，dtype=int64）
。