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)。

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

[0, 1, 2, 4, 3]

如果您不想使用numpy，

sorted(range(len(seq)), key=seq.__getitem__)

是最快的，如这里所示。

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))

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。

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]]