Python 反转数组的比例

假设我有以下数组：

x = np.array([3,7,1,2,6])

以相反的方式获得具有其比例的阵列的最简单方法是什么？所以最小值将变为最大值，最大值将变为最小值，其他值也是如此

预期输出：

array[3,1,7,6,2]

为了澄清我想要获得什么，假设我的原始序列是：

y = sorted(x)
#[1, 2, 3, 6, 7]

所以数组被排序了。如果是这样的话，我想要的数组是相反的数组，所以

[7,6,3,2,1]

。我想用我当前的输入来完成这项工作

---

因此，在我有最低值的地方，

1

现在是

7

，第二个最低值，

2

现在是

6

，依此类推。

如果输入值是唯一的：

import numpy as np

x = np.array([3, 7, 1, 2, 6])

s = sorted(x)
lookup = {v: i for v, i in zip(s, reversed(s))}

result = np.array(list(map(lookup.get, x)))

print(result)

输出

[3 1 7 6 2]

如果我理解正确，您希望按排序顺序为每个值分配相同位置的值，顺序相反。

这里有一个简单的方法：

np.sort(x)[::-1][np.argsort(np.argsort(x))]

为什么这样做：假设您的列表已经排序，那么您只需要将其反转。由于列表没有排序，我们可以先对其排序，然后将其反转，然后撤消排序

改进：我们真的只需要计算

argsort

一次。然后可以使用此列表对

x

进行排序，我们可以计算到

argsort（x）

的逆排列，而无需另一种排序

ax = np.argsort(x)
aax = np.zeros(len(ax),dtype='int')
aax[ax] = np.arange(len(ax),dtype='int')

x[ax[::-1]][aax]

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我的第一个想法是：

In [13]: xr=np.zeros_like(x)

In [14]: g=0

In [15]: f=np.unique(sorted(x))

In [16]: for b in f:
             g-=1
             #for repeated values:
             for y in np.where(x==b)[0]:
                 xr[y]=f[g]
    ...:     
In [17]: xr
Out[17]: array([3, 1, 7, 6, 2])

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下面是我如何在不排序的情况下反转np数组值（最大值->最小值，最小值->最大值）

np\u arr\u inv=np\u arr*-1+np\u arr.max（）

我需要保持秩序，因为这是图像数据

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仅供参考Numpy有一个位反转函数

他们有一个逻辑方法来实现这一点<代码>x*-1。除此之外，我不明白这怎么会是件好事。我真的不明白你的预期产出。它与您的输入有什么关系？为什么3不变？@Bazingaa最大值

7

应该变为最小值，

1

，第二大值应该变为第二小值，

2

，依此类推，为什么用数字的相反符号不能解决这个问题。那么，如果你改变刻度，3.你是否需要在代码中对你的逻辑进行解释/添加解释？请告诉我+1.