使用argsort()函数实现自定义排序的方法与案例分析

argsort()函数是numpy库中的一个函数，用于返回数组排序后的索引值。

它的语法为： np.argsort(arr, axis=-1, kind='quicksort', order=None)

其中：

- arr: 待排序数组；

- axis: 指定排序的轴，默认为-1，表示按照最后一个轴进行排序；

- kind: 指定排序算法，可选参数有{'quicksort', 'mergesort', 'heapsort'}，默认为'quicksort'；

- order: 指定排序的字段，默认为None。

argsort()函数返回的是一个排好序的数组索引值，通过这些索引值可以获取到原数组中元素排好序的情况。

下面通过一个案例来演示如何使用argsort()函数实现自定义排序。

假设有一个学生信息的数组，其中每个元素是一个字典，包含学生的姓名和成绩。我们希望按照学生成绩的降序对学生进行排名。

import numpy as np

# 学生信息数组
students = np.array([
    {'name': '张三', 'score': 90},
    {'name': '李四', 'score': 85},
    {'name': '王五', 'score': 92},
    {'name': '赵六', 'score': 88},
    {'name': '钱七', 'score': 95}
])

# 提取学生成绩数组
scores = np.array([student['score'] for student in students])

# 对成绩进行排序，返回排序后的索引值
sorted_indices = np.argsort(scores)[::-1]

# 根据索引值获取学生信息并输出排名
for index in sorted_indices:
    student = students[index]
    print(f"姓名：{student['name']}，成绩：{student['score']}")

运行结果为：

姓名：钱七，成绩：95
姓名：王五，成绩：92
姓名：张三，成绩：90
姓名：赵六，成绩：88
姓名：李四，成绩：85

上述代码中，首先使用列表推导式提取学生成绩数组，并使用argsort()函数对学生成绩数组进行排序，返回排序后的索引值。然后根据排序后的索引值获取学生信息数组中对应的学生信息并输出排名。

可以看到，使用argsort()函数可以方便地实现自定义排序，可以根据需求选择不同的排序算法，通过返回的索引值可以在原数组中轻松地获取到排序后的元素。