Numpy.argsort()函数使用详解（以按矩阵指定列对各行排序为例）

 该方法返回的是矩阵a要素排序后的索引数据，干说无用，以二维数组为例，按照指定列，如第0列，进行排序。
Python代码：
 首先看代码，再逐行解释。

import numpy as n

a = np.array([[0, 11, 12], [2, 2, 3], [7, 8, 9], [1, 2, 3]])
ind = np.argsort(a, axis=0)
print(a)
print(ind)
print(a[ind[:, 0]])

# Output:
# [[ 0 11 12]
#  [ 2  2  3]
#  [ 7  8  9]
#  [ 1  2  3]]
# [[0 1 1]
#  [3 3 3]
#  [1 2 2]
#  [2 0 0]]
# [[ 0 11 12]
#  [ 1  2  3]
#  [ 2  2  3]
#  [ 7  8  9]]
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待排序数组"a"：

[[ 0 11 12] [ 2 2  3] [ 7 8   9] [ 1 2  3]]  使用Numpy.argsort对a的各行进行比较，首先会比较a每行的第一列的数值，按第一列数值从小到大排序，再取第二列的值比较，如此往复，最后返回各个元素的在a中的索引值矩阵，将a各元素的索引值放到排序后的位置，你将得到这样一个索引矩阵"ind"：

索引矩阵"ind"：

[[[0 1 1] [[3 3 3] [[1 2 2] [ [2 0 0]]  第0列[0 3 1 2]分别表示a[0][0], a[0][3], a[0][1], a[0][2]在a第0列的索引值，同理ind的第1列表示在a第1列的索引值，由于a[0][0]最小所以它还是在第一个位置，a[0][2]最大，所以被放置到了最后一个位置，所以a[0][2]的索引2就在ind矩阵第0列中的最后一个位置。  最后，我们可以取ind的第0列，将矩阵a的各行按照这列的索引排序，即第0行不变，第1行放原先第3行[1 2 3]，第2行放原先第1行[2 2 3]，第3行放原先第2行[7 8 9]，排序后的数组如下：

排序后的数组"a"：

[[[ 0 11 12] [ [ 1 2  3] [ [ 2 2  3] [ [ 7 8  9]]]

参考资料：

1. https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argsort.html
2. https://gist.github.com/stevenvo/e3dad127598842459b68

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