Python numpy.argsort函数方法的使用-CJavaPy

numpy.argsort

numpy.argsort(a, axis=-1, kind=None, order=None) [source]

返回将对数组进行排序的索引。

使用kind关键字指定的算法沿给定的轴执行间接排序。它沿给定轴按排序顺序返回与该索引数据具有相同形状的索引数组。

参数：

a ：array_like

数组进行排序。

axis ：int 或 None, 可选

要排序的轴。默认值为-1（最后一个轴）。

如果为None，则使用展平的数组。

kind ：{‘quicksort’, ‘mergesort’,

‘heapsort’, ‘stable’}, 可选

排序算法。默认值为 ‘quicksort’。请注意，

‘stable’和‘mergesort’在后台都使用了timsort，

通常情况下，实际实现会因数据类型而异。

保留‘mergesort’选项是为了向后兼容。

在1.15.0版中进行了更改。：添加了‘stable’选项。

或der ：str 或str的list , 可选

当a是定义了字段的数组时，

此参数指定要比较的字段的第一个，

第二个等。单个字段可以指定为字符串，

并且不需要指定所有字段，

但是仍将使用未指定的字段。

他们以dtype出现的顺序来打破关系。

返回值：

index_array ：ndarray, int

沿指定轴对排序的索引数组。

如果a是一维的，则a [index_array]产生排序的a。

更一般而言，

np.take_along_axis(a，index_array，axis = axis)

总是产生排序的a，而与尺寸无关。

Notes

有关不同排序算法的说明，请参见sort。

从NumPy 1.4.0起，argsort可用于包含nan值的实数/复杂数组。增强的sort顺序已按顺序记录。

例子

1）一维数组排序索引

import numpy as np

a = np.array([3, 1, 2])
indices = np.argsort(a)
# 输出：[1 2 0]
print(indices)         
# 输出：[1 2 3]，即排序后的结果
print(a[indices])

2）二维数组按列排序索引（默认 axis = -1，即按行）

import numpy as np

a = np.array([[3, 1, 2], [6, 4, 5]])
indices = np.argsort(a)
print(indices)
# 输出：
# [[1 2 0]
#  [1 2 0]]

# 每行的排序索引

3）二维数组按列（axis=0）排序索引

import numpy as np

a = np.array([[3, 1, 2], [6, 4, 5]])
indices = np.argsort(a, axis=0)
print(indices)
# 输出：
# [[0 0 0]
#  [1 1 1]]

4）用 argsort() 做间接排序（获取排序后的值）

import numpy as np

a = np.array([50, 20, 30, 10])
sorted_a = a[np.argsort(a)]
print(sorted_a)  # 输出：[10 20 30 50]