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]

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。

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

[0, 1, 2, 4, 3]

将numpy导入为np

对指数

S=[11,2,44,55,66,0,10,3,33]

r=np.argsort(S)

[output]=array([5, 1, 7, 6, 0, 8, 2, 3, 4])

argsort按顺序返回S的索引

价值

np.sort(S)

[output]=array([ 0,  2,  3, 10, 11, 33, 44, 55, 66])

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)。