Python : 将值无间隙地映射到其他值

Question

我有以下问题。有没有 numpy 或 scipy 的某种方法，我可以使用它来获取给定的未排序数组，例如

a = np.array([0,0,1,1,4,4,4,4,5,1891,7]) #could be any number here

对于数字为 interpolated/mapped 的东西，值之间没有间隙并且它们的顺序与以前相同？:

[0,0,1,1,2,2,2,2,3,5,4]

编辑

是否还有可能swap/shuffle映射后的数字，使得

[0,0,1,1,2,2,2,2,3,5,4]

变成类似：

[0,0,3,3,5,5,5,5,4,1,2]

Answer 1

编辑：我不确定这里的礼仪是什么（这应该是一个单独的答案吗？），但这实际上可以直接从 np.unique.

获得

>>> u, indices = np.unique(a, return_inverse=True)
>>> indices
array([0, 0, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 5, 4])

原始答案：通过构建数组的每个值将映射到的索引的字典，这在普通 python 中并不难做到：

x = np.sort(np.unique(a))
index_dict = {j: i for i, j in enumerate(x)}
[index_dict[i] for i in a]

Answer 2

似乎您需要 rank（密集）您的阵列，在这种情况下使用 scipy.stats.rankdata:

from scipy.stats import rankdata
rankdata(a, 'dense')-1
# array([ 0.,  0.,  1.,  1.,  2.,  2.,  2.,  2.,  3.,  5.,  4.])

Python : Mapping values to other values without gap