argsort()

`argsort()` 是一个 NumPy 函数，用于返回数组中元素排序后的索引值。具体来说，`argsort()` 会返回一个由原始数组中元素排序后的索引组成的数组。

例如，如果我们有以下数组：

import numpy as np

arr = np.array([3, 1, 4, 2, 5])

我们可以使用 `argsort()` 函数来找到 `arr` 中元素排序后的索引值：

sorted_indices = np.argsort(arr)

print(sorted_indices)

输出：

[1 3 0 2 4]

这表示原始数组中第二个元素（即 `1`）是最小的，第四个元素（即 `2`）是第二小的，以此类推。我们也可以使用这些索引来对原始数组进行排序：

sorted_arr = arr[sorted_indices]

print(sorted_arr)

输出：

[1 2 3 4 5]

这里我们首先得到了排序后的索引值，然后使用这些索引值对原始数组进行切片操作，得到了排序后的数组。

相关问题

pytorch argsort

`torch.argsort()` 是 PyTorch 中的一个函数，用于返回一个张量中元素排序后的索引。它可以按照指定的维度对张量进行排序。

例如，假设有一个张量 `tensor = torch.tensor([3, 1, 2])`，我们可以使用 `torch.argsort(tensor)` 来获取排序后的索引。输出将是一个新的张量 `[1, 2, 0]`，表示原始张量中的元素按升序排序后的索引。

我们还可以指定 `dim` 参数来沿着特定的维度进行排序。例如，假设有一个二维张量 `tensor = torch.tensor([[3, 1, 2], [4, 5, 6]])`，我们可以使用 `torch.argsort(tensor, dim=1)` 来沿着第二个维度对张量进行排序。

希望这个回答对你有帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。

numpy argsort

numpy 的 argsort 函数返回数组排序后的索引值，它的用法如下：

import numpy as np

x = np.array([3, 1, 4, 2])
idx = np.argsort(x)
print(idx)  # [1 3 0 2]

其中，idx 数组表示 x 排序之后的索引值，即 x[idx] 是已排序的数组。