argsort的含义及用法

在Python中，`argsort`是一个NumPy数组的方法，用于返回数组中元素按升序排序后的索引值。也就是说，它返回的是原数组中每个元素的排名（从0开始）。

下面是一个使用`argsort`的例子：

import numpy as np

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

print(idx)  # [1 3 0 2 4]

在这个例子中，原数组`arr`中的元素分别是3，1，4，2，5。使用`argsort`方法将它们升序排序后，得到的索引值数组`idx`为1，3，0，2，4。这意味着原数组中排名第1的元素是1，排名第2的元素是2，以此类推。

`argsort`方法还可以用于多维数组，可以通过指定轴来指定排序方向。例如：

import numpy as np

arr = np.array([[3, 2, 1],
                [6, 5, 4]])

idx = np.argsort(arr, axis=1)

print(idx)  # [[2 1 0]
            #  [2 1 0]]

在这个例子中，原数组`arr`是一个2行3列的数组。使用`argsort`方法对它进行排序时，指定了轴为1，表示按行进行排序。排序后得到的索引值数组`idx`为[[2,1,0],[2,1,0]]，表示第一行中排名第1的元素是索引为2的元素，第二行中排名第1的元素也是索引为2的元素，以此类推。

相关问题

np.argsort

np.argsort是NumPy库中的一个函数，用于返回数组排序后的索引值。它的用法是np.argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None)。当num小于0时，np.argsort()[num]可以将数组的元素按照从大到小的顺序输出。例如，np.argsort()[-1]会返回数组中最大值对应的索引，np.argsort()[-2]会返回第二大值对应的索引，以此类推。在编程中，我们可能会遇到类似于np.argsort()[num]的语句，这时可以通过在Python环境中进行实验来理解其具体含义。

Numpy中数组的方法sort argsort和lexsort的分别指

在NumPy中，数组有三个常用的排序方法：`sort`、`argsort`和`lexsort`。

- `sort`: 对数组进行排序，可以指定排序的轴；
- `argsort`: 返回数组排序后的索引，可以指定排序的轴；
- `lexsort`: 对多个序列进行排序，返回排序后的索引。

具体来说，它们的含义如下：

- `sort`: 该方法用于对数组进行排序，它可以接收一个可选参数`axis`，用于指定排序的轴。默认情况下，`axis=None`，表示对整个数组进行排序。该方法会返回排序后的数组，原数组不会被改变。

- `argsort`: 该方法返回数组排序后的索引。它可以接收一个可选参数`axis`，用于指定排序的轴。默认情况下，`axis=-1`，表示对最后一个轴进行排序。该方法会返回一个数组，数组的每个元素是原数组中对应位置的值在排序后的数组中的索引。例如，对一个一维数组进行排序，可以使用以下代码：

  import numpy as np

  a = np.array([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6])
  print(np.argsort(a))  # 输出结果为 [1 3 6 0 2 4 7 5]

- `lexsort`: 该方法用于对多个序列进行排序。它接收一个元组作为参数，元组中的每个元素都是需要排序的序列。排序时，先按最后一个序列排序，然后按倒数第二个序列排序，以此类推。该方法返回排序后的索引。例如，对两个一维数组`a`和`b`进行排序，可以使用以下代码：

  import numpy as np

  a = np.array([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6])
  b = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
  idx = np.lexsort((a, b))
  print(idx)  # 输出结果为 [1 3 6 0 2 4 7 5]

在这个例子中，先按`b`数组排序，再按`a`数组排序，得到的结果与`argsort`方法的结果相同。