NumPy的np.argsort可以通过传递参数来进行稳定的排序kind = 'stable'。
同时np.argsort不支持反向递减顺序。
如果需要非稳定行为，则可以通过轻松建模降序desc_ix = np.argsort(a)[::-1]。
我正在寻找对a所有可比较的降序稳定NumPy数组有效/简便的解决方案dtype。在上一段中，请参阅我对“稳定性”的含义。
对于dtype任何数值的情况，可以通过对数组求反的形式轻松地进行稳定的降序arg排序：
print(np.argsort(-np.array([1, 2, 2, 3, 3, 3]), kind = 'stable'))
# prints: array([3, 4, 5, 1, 2, 0], dtype=int64)
但是我需要支持任何可比的dtypeincludenp.str_和np.object_。
只是为了澄清-可能是降序，经典含义是stable指从右到左枚举相等的元素。如果是这样，那么在我的问题中，含义stable + descending是不同的-应该从左到右列举元素的相等范围，而彼此之间的相等范围按降序排列。即，应该像上面的最后一个代码一样实现相同的行为。即我希望在某种意义上像Python在下一个代码中实现的稳定性一样：
print([e[0] for e in sorted(enumerate([1,2,2,3,3,3]), key = lambda e: e[1], reverse = True)])
# prints: [3, 4, 5, 1, 2, 0]
我认为这个公式应该有效：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 2, 3, 3, 3])
s = len(a) - 1 - np.argsort(a[::-1], kind='stable')[::-1]
print(s)
# [3 4 5 1 2 0]
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