可以举例讲解一下np.argsort吗

`numpy.argsort()` 是 NumPy 库中的一个函数，它用于返回数组 `a` 中元素的排序索引，使得 `a[sorted_indices]` 等于按升序排列的新数组。举个例子：

假设我们有一个一维数组 `arr = [5, 2, 8, 1, 9]`，调用 `argsort(arr)` 就会返回一个新的整数数组 `[0, 3, 1, 4, 2]`。这里的每个元素对应原数组中相应位置的排序位置。

- 第一位数字 0 表示原始数组的第一个元素 5 应该排在第一位；
- 第三位数字 1 表示原始数组的第三个元素 8 应该排在第三位；
- 同理，第四位数字 4 表示原始数组的最后一个元素 9 应该排在第五位（因为有五个元素所以从0开始计数），以此类推。

这个函数返回的是一个无序的一维整数数组，你可以选择直接使用，或者根据需要进一步处理，比如进行降序排列可以先取反索引再应用 argsort()。

import numpy as np

arr = np.array([5, 2, 8, 1, 9])
sorted_indices = np.argsort(arr)
print(sorted_indices)  # 输出: [0 3 1 4 2]

相关问题

举例说明torch.argsort()作用

torch.argsort()函数的作用是返回输入张量沿指定维度排序后每个元素的索引。举个例子，如果有一个形状为(3,4)的张量tensor，执行torch.argsort(tensor,dim=1)则返回的张量将是一个与tensor形状相同的张量，但是它的每一行上的元素都是原来张量相应行上元素的索引，这些索引将根据元素的值进行排序。

python中.argsort使用举例

argsort是Numpy的函数，可以用来返回数组排序后的索引值。

举个例子，如果有一个一维数组a=[10,4,6,8,1]，我们想要将它排序后的索引值返回，就可以使用argsort函数。

import numpy as np

a = np.array([10, 4, 6, 8, 1])
idx = np.argsort(a)
print(idx)

运行结果为：

[4 1 2 3 0]

其中，idx返回的是a数组排序后的索引值，也就是说，a[4]是最小值，a[0]是最大值。

我们还可以使用argsort函数按照多个条件排序，如下所示：

import numpy as np

a = np.array([10, 4, 6, 8, 1])
b = np.array([4, 3, 1, 2, 5])
idx = np.lexsort((a, b))
print(idx)

运行结果为：

[2 3 1 0 4]

其中，lexsort函数按照最后一个传入的数组b排序，如果有相同的值，再按照前面传入的a数组排序。idx返回的是排序后的索引值。