numpy 如何索引排序

NumPy库是一个强大的Python科学计算工具，它提供了一个高性能的数组结构以及用于处理这些数组的各种函数。在NumPy中，对数组进行索引和排序是非常常见的操作。

**索引：**
1. **基本索引** - 使用方括号`[]`来获取数组的元素，可以指定单个索引、切片或者布尔数组来选择特定元素。例如：

   import numpy as np
   arr = np.array([1, 4, 7, 9])
   print(arr[0])  # 输出第一个元素，即1
   print(arr[1:3])  # 输出从第二个到第三个元素组成的子数组
   print(arr[arr > 5])  # 输出大于5的所有元素

2. **高级索引** - NumPy支持多维数组的高级索引，如整数数组或多维布尔索引。例如：

   multi_dim_arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
   print(multi_dim_arr[[0, 1], [1]])  # 输出第二列的值

**排序：**
NumPy提供了`argsort()`函数来对数组进行排序，并返回排序后的元素的索引。如果你想直接改变原数组的顺序，可以结合使用`sort()`方法：

arr = np.array([3, 1, 4, 1, 5, 9])
sorted_indices = np.argsort(arr)  # 获取排序后的索引
print(sorted_indices)  # 输出：[1 0 3 2 4 5]
arr_sorted = arr[sorted_indices]  # 按照排序后的索引重新排列数组

如果你想按照降序排列，可以加上`[::-1]`：

arr_descending = arr[np.argsort(-arr)]  # 对数组按降序排序