numpy argsort 用法及代码示例
Lincoln 用法：
numpy.argsort(a, axis=-1, kind=None, order=None)
返回将对数组进行排序的索引。
使用kind关键字指定的算法，沿着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。
| – | 描述 |
|---|---|
| 参数 | a： ： array_like
数组进行排序。 要排序的轴。默认值为-1(最后一个轴)。如果为None，则使用扁平化的数组。 排序算法。默认值为‘quicksort’。请注意，‘stable’和‘mergesort’都使用timsort，通常情况下，实际实现会随数据类型而变化。保留‘mergesort’选项是为了向后兼容。 在1.15.0版中进行了更改：‘stable’选项已添加。 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，整数
沿指定轴对排序的索引数组。如果a是一维的a[index_array]产生排序a。更普遍，np.take_along_axis(a, index_array, axis=axis)总是产生排序a，无论尺寸如何。 |
注意：
参考sort有关不同排序算法的注释。
从NumPy 1.4.0开始argsort适用于包含nan值的实数/复杂数组。增强的排序顺序记录在sort。
例子：
一维数组：
>>> x = np.array([3, 1, 2])
>>> np.argsort(x)
array([1, 2, 0])
二维数组：
>>> x = np.array([[0, 3], [2, 2]])
>>> x
array([[0, 3],
[2, 2]])
>>> ind = np.argsort(x, axis=0) # sorts along first axis (down)
>>> ind
array([[0, 1],
[1, 0]])
>>> np.take_along_axis(x, ind, axis=0) # same as np.sort(x, axis=0)
array([[0, 2],
[2, 3]])
>>> ind = np.argsort(x, axis=1) # sorts along last axis (across)
>>> ind
array([[0, 1],
[0, 1]])
>>> np.take_along_axis(x, ind, axis=1) # same as np.sort(x, axis=1)
array([[0, 3],
[2, 2]])
N-dimensional数组的排序元素的索引：
>>> ind = np.unravel_index(np.argsort(x, axis=None), x.shape)
>>> ind
(array([0, 1, 1, 0]), array([0, 0, 1, 1]))
>>> x[ind] # same as np.sort(x, axis=None)
array([0, 2, 2, 3])
按键排序：
>>> x = np.array([(1, 0), (0, 1)], dtype=[('x', '<i4'), ('y', '<i4')])
>>> x
array([(1, 0), (0, 1)],
dtype=[('x', '<i4'), ('y', '<i4')])
>>> np.argsort(x, order=('x','y'))
array([1, 0])
>>> np.argsort(x, order=('y','x'))
array([0, 1])
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