データを大きい順や小さい順に並び替えることはよくある操作ですが、
その結果として、”n番目の値は何だったのか？”よりも、”何番目の要素がn番目だったのか?”を知りたいケースは地味にあります。
[241,631,362,222,2,44] のようなデータがあって、 最大値は631だってことよりも、
最大値のindexは1だ(0から始まることに注意)ってことを得たい場合ですね。
そのような時、ソートした結果をインデックスのリストで得られると便利です。
それは numpyのargsortで得られます。
numpy.argsort
通常の並べ替え結果を返してくれる sort とそれぞれ実行してみましょう。
それぞれドキュメントを見るといくつか引数が用意されていて、多次元の場合の挙動や、ソートアルゴリズムなどを指定できます。
しかし、自分にとってはその中に昇順/降順の指定が”ない”ことの方が重要です。
デフォルトで昇順にソートするので、降順がいい時はどは別途指定します。
それでは、sortとargsortを昇順降順で試します。
import numpy as np
data = [241, 631, 362, 222, 2, 44]
print(list(np.sort(data)))
# [2, 44, 222, 241, 362, 631]
print(list(np.argsort(data)))
# [4, 5, 3, 0, 2, 1]
# 降順にしたい時は[::-1]を使う
print(list(np.sort(data))[::-1])
# [631, 362, 241, 222, 44, 2]
print(list(np.argsort(data))[::-1])
# [1, 2, 0, 3, 5, 4]
うまく動いていますね。
このブログでもすでに次の記事のコード中で利用しています。
参考:pythonでトピックモデル(LDA)