argsort()函数在Python中的应用和使用

在Python中，argsort()函数用于返回数组排序后的索引值。它返回的是以排序后的索引值构成的数组，而不是直接返回排序后的数组。这个函数通常用于对数组进行排序后，获取排序后的索引值，进而用来按照排序后的顺序访问数组的元素。

下面是一个使用argsort()函数的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个数组
arr = np.array([5, 2, 9, 1, 7])

# 对数组进行排序后，获取排序后的索引值
sorted_indices = np.argsort(arr)

# 输出排序后的索引值
print(sorted_indices)

执行上述代码会输出：[3 1 0 4 2]。这表示在对数组进行升序排序后，1在第0个位置，2在第1个位置，5在第2个位置，7在第3个位置，9在第4个位置。

我们可以使用排序后的索引值来按照排序后的顺序访问原数组的元素。示例如下：

import numpy as np

# 创建一个数组
arr = np.array([5, 2, 9, 1, 7])

# 对数组进行排序后，获取排序后的索引值
sorted_indices = np.argsort(arr)

# 按照排序后的顺序访问数组的元素
for index in sorted_indices:
    print(arr[index])

执行上述代码会输出：

1
2
5
7
9

可以看到，我们按照排序后的顺序访问了原数组的元素。

argsort()函数也可以用于多维数组。它会根据指定的轴对数组进行排序，然后返回排序后的索引值。下面是一个使用argsort()函数对多维数组进行排序的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个2x3的多维数组
arr = np.array([[5, 2, 9],
                [1, 7, 3]])

# 对多维数组按照第1个轴进行排序后，获取排序后的索引值
sorted_indices = np.argsort(arr, axis=1)

# 输出排序后的索引值
print(sorted_indices)

执行上述代码会输出：

[[1 0 2]
 [0 2 1]]

这表示按照第1个轴（即行）对多维数组进行排序后， 行的元素在排序后的第0个位置，第二行的元素在排序后的第1个位置。你也可以使用这个排序后的索引值来按照排序后的顺序访问原多维数组的元素。

总结来说，argsort()函数在Python中的应用和使用是对数组进行排序后，获取排序后的索引值。它通常用于按照排序后的顺序访问数组的元素。无论是一维数组还是多维数组，argsort()函数都能够很好地完成排序并获取排序后的索引值的任务。