myList = [1, 2, 3, 100, 5]    
sorted(range(len(myList)),key=myList.__getitem__)

[0, 1, 2, 4, 3]

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。

像下面这样:

>>> myList = [1, 2, 3, 100, 5]
>>> [i[0] for i in sorted(enumerate(myList), key=lambda x:x[1])]
[0, 1, 2, 4, 3]

enumerate(myList)给你一个包含(index, value)元组的列表:

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

通过将列表传递给sorted并指定一个函数来提取排序键(每个元组的第二个元素;这就是的意义。最后，使用[i[0] for i in…列表理解。

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!

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")

更新的答案与枚举和项目getter:

sorted(enumerate(a), key=lambda x: x[1])
# [(0, 1), (1, 2), (2, 3), (4, 5), (3, 100)]

将列表压缩在一起:元组中的第一个元素是索引，第二个元素是值(然后使用元组x[1]的第二个值对其排序，x是元组)

或者使用来自operatormodule '的itemgetter:

from operator import itemgetter
sorted(enumerate(a), key=itemgetter(1))