代码:

s = [2, 3, 1, 4, 5]
li = []

for i in range(len(s)):
    li.append([s[i], i])
li.sort()
sort_index = []

for x in li:
    sort_index.append(x[1])

print(sort_index)

试试这个，对我有用，干杯!

首先把你的列表转换成这样:

myList = [1, 2, 3, 100, 5]

为列表的项添加索引

myList = [[0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 100], [4, 5]]

下一个:

sorted(myList, key=lambda k:k[1])

结果:

[[0, 1], [1, 2], [2, 3], [4, 5], [3, 100]]

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()

`

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]

使用Numpy包最简单的方法:

import numpy
s = numpy.array([2, 3, 1, 4, 5])
sort_index = numpy.argsort(s)
print(sort_index)

但是如果你想要你的代码应该使用baisc python代码:

s = [2, 3, 1, 4, 5]
li=[]
  
for i in range(len(s)):
      li.append([s[i],i])
li.sort()
sort_index = []
  
for x in li:
      sort_index.append(x[1])
  
print(sort_index)

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)。