在编程中,保留向量元素的原始索引可以通过以下几种方式实现:
original_vector = [5, 2, 8, 3]
indexed_vector = [(value, index) for index, value in enumerate(original_vector)]
这样,indexed_vector
将包含原始向量的值和索引的元组:[(5, 0), (2, 1), (8, 2), (3, 3)]
。
original_vector = [5, 2, 8, 3]
indexed_dict = {value: index for index, value in enumerate(original_vector)}
这样,indexed_dict
将包含原始向量的值和索引的键值对:{5: 0, 2: 1, 8: 2, 3: 3}
。
argsort
函数来获取原始向量元素的排序索引。然后,可以使用排序索引创建一个新的向量,其中每个元素是原始向量的值和索引的元组。例如:import numpy as np
original_vector = np.array([5, 2, 8, 3])
sorted_indices = np.argsort(original_vector)
indexed_vector = [(value, index) for index, value in enumerate(original_vector[sorted_indices])]
这样,indexed_vector
将包含原始向量的值和索引的元组,按照值的排序顺序排列:[(2, 1), (3, 3), (5, 0), (8, 2)]
。
以上是保留向量元素的原始索引的几种常见方法。具体使用哪种方法取决于编程语言和应用场景。
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