numpy.argsort详解_numpy argsort

numpy.argsort

• 用例:
  numpy.argsort(a, axis=-1, kind=None, order=None)

• 功能:
  返回数组排序后的元素索引值。
  根据kind指定的算法对数组沿着axis轴进行排序。其返回值的形状和a一致，返回值内容为排序后元素在原始数组中的索引。

• 参数

• 返回值

• 备注
  有关不同排序算法的说明，请参阅sort。
  NumPy 1.4.0及以后的版本中，argsort可以对包含实数、复数、空值的数组进行排序。在sort中详细阐述了增强的排序算法。

• 示例:

import numpy as np
# 一维数组
x = np.array([3, 1, 2])
print('一维数组的排序结果：{}'.format(np.argsort(x)))
# 二维数组
x = np.array([[0, 3], [2, 2]])
print('被排序的数组为：\n{}'.format(x))
# 沿着列方向进行排序
ind = np.argsort(x, axis=0) 
print('列方向的排序索引为：\n{}'.format(ind))
print('列方向的排序结果为：\n{}'.format(np.take_along_axis(x, ind, axis=0)))
# 沿着行方向进行排序
ind = np.argsort(x, axis=1) 
print('行方向的排序索引为：\n{}'.format(ind))
print('行方向的排序结果为：\n{}'.format(np.take_along_axis(x, ind, axis=1)))
# n维数组元素排序后的索引
ind = np.unravel_index(np.argsort(x, axis=None), x.shape)
print('多维数组拉伸为一维后排序的索引为：{}'.format(ind))
print('将多维数组拉伸为一维后进行排序：{}'.format(x[ind]))
# 根据指定的键进行排序
x = np.array([(1, 0), (0, 1)], dtype=[('x', '<i4'), ('y', '<i4')])
print('原始数组为：')
x
# 沿着指定顺序进行排序
print('先对比x字段，再对比y字段：{}'.format(np.argsort(x, order=('x','y'))))
print('先对比y字段，再对比x字段：{}'.format(np.argsort(x, order=('y','x'))))
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一维数组的排序结果：[1 2 0]
被排序的数组为：
[[0 3]
[2 2]]
列方向的排序索引为：
[[0 1]
[1 0]]
列方向的排序结果为：
[[0 2]
[2 3]]
行方向的排序索引为：
[[0 1]
[0 1]]
行方向的排序结果为：
[[0 3]
[2 2]]
多维数组拉伸为一维后排序的索引为：(array([0, 1, 1, 0], dtype=int64), array([0, 0, 1, 1], dtype=int64))
将多维数组拉伸为一维后进行排序：[0 2 2 3]
原始数组为：
array([(1, 0), (0, 1)], dtype=[(‘x’, ‘<i4’), (‘y’, ‘<i4’)])
先对比x字段，再对比y字段：[1 0]
先对比y字段，再对比x字段：[0 1]

github链接
https://github.com/wzy6642/numpy-translate