Ранжирование массива с возможными дубликатами
У меня есть целый массив чисел с плавающей запятой и целых, и я хочу отобразить его элементы в своих рядах.
Если массив не имеет дубликатов, проблему можно решить с помощью следующего кода
In [49]: a1
Out[49]: array([ 0.1, 5.1, 2.1, 3.1, 4.1, 1.1, 6.1, 8.1, 7.1, 9.1])
In [50]: a1.argsort().argsort()
Out[50]: array([0, 5, 2, 3, 4, 1, 6, 8, 7, 9])
Теперь я хочу расширить этот метод для массивов с возможными дубликатами, чтобы дубликаты отображались на одно и то же значение. Например, я хочу массив
a2 = np.array([0.1, 1.1, 2.1, 3.1, 4.1, 1.1, 6.1, 7.1, 7.1, 1.1])
быть сопоставленным либо
0 1 4 5 6 1 7 8 8 1
или
0 3 4 5 6 3 7 9 9 3
или
0 2 4 5 6 2 7 8.5 8.5 2
В первом / втором случае мы сопоставляем дубликаты с минимальным / максимальным рангом среди них, если мы просто применим a2.argsort (). Argsort (). Третий случай - это просто среднее из первых двух случаев.
Какие-либо предложения?
РЕДАКТИРОВАТЬ (требования к эффективности)
В первоначальном описании я забыл упомянуть отребования времени, Я ищу решение с точки зрения функций numpy / scipy, которые позволят избежать «чисто накладных расходов на Python». Просто чтобы прояснить ситуацию, рассмотрим решение, предложенное Ричардом, которое фактически решает проблему, но довольно медленно:
def argsortdup(a1):
sorted = np.sort(a1)
ranked = []
for item in a1:
ranked.append(sorted.searchsorted(item))
return np.array(ranked)
In [86]: a2 = np.array([ 0.1, 1.1, 2.1, 3.1, 4.1, 1.1, 6.1, 7.1, 7.1, 1.1])
In [87]: %timeit a2.argsort().argsort()
1000000 loops, best of 3: 1.55 us per loop
In [88]: %timeit argsortdup(a2)
10000 loops, best of 3: 25.6 us per loop
In [89]: a = np.arange(0.1, 1000.1)
In [90]: %timeit a.argsort().argsort()
10000 loops, best of 3: 24.5 us per loop
In [91]: %timeit argsortdup(a)
1000 loops, best of 3: 1.14 ms per loop
In [92]: a = np.arange(0.1, 10000.1)
In [93]: %timeit a.argsort().argsort()
1000 loops, best of 3: 303 us per loop
In [94]: %timeit argsortdup(a)
100 loops, best of 3: 11.9 ms per loop
Из анализа выше видно, что argsortdup в 30-50 раз медленнее, чем a.argsort (). Argsort (). Основной причиной является использование петель и списков Python.