使用enumerate的答案很好，但我个人不喜欢用lambda来按值排序。下面的操作只是倒转索引和值，并对其排序。首先是按值排序，然后是按下标排序。

sorted((e,i) for i,e in enumerate(myList))

s = [2, 3, 1, 4, 5]
print([sorted(s, reverse=False).index(val) for val in s]) 

对于一个有重复元素的列表，它将返回不带联系的秩，例如。

s = [2, 2, 1, 4, 5]
print([sorted(s, reverse=False).index(val) for val in s]) 

返回

[1, 1, 0, 3, 4]

我用perfplot(我的一个项目)快速检查了这些功能的性能，发现很难推荐其他功能

np.argsort(x)

(注意对数刻度):

代码重现情节:

import perfplot
import numpy as np


def sorted_enumerate(seq):
    return [i for (v, i) in sorted((v, i) for (i, v) in enumerate(seq))]


def sorted_enumerate_key(seq):
    return [x for x, y in sorted(enumerate(seq), key=lambda x: x[1])]


def sorted_range(seq):
    return sorted(range(len(seq)), key=seq.__getitem__)


b = perfplot.bench(
    setup=np.random.rand,
    kernels=[sorted_enumerate, sorted_enumerate_key, sorted_range, np.argsort],
    n_range=[2 ** k for k in range(15)],
    xlabel="len(x)",
)
b.save("out.png")

其他答案都是错误的。

运行一次argsort并不是解决方案。 例如，以下代码:

import numpy as np
x = [3,1,2]
np.argsort(x)

生成数组([1,2,0]，dtype=int64)，这不是我们想要的。

答案应该是运行argsort两次:

import numpy as np
x = [3,1,2]
np.argsort(np.argsort(x))

按预期给出数组([2,0,1]，dtype=int64)。

我们将创建另一个从0到n-1的索引数组 然后压缩到原始数组，然后根据原始值对其排序

ar = [1,2,3,4,5]
new_ar = list(zip(ar,[i for i in range(len(ar))]))
new_ar.sort()

`

如果你使用numpy，你有argsort()函数可用:

>>> import numpy
>>> numpy.argsort(myList)
array([0, 1, 2, 4, 3])

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.argsort.html

这将返回对数组或列表进行排序的参数。