利用argsort()函数实现多维数组的排序技巧和要点

numpy中的argsort()函数可以用来对数组中的元素进行排序，返回排序后的索引值。它可以用于多维数组的排序，可以根据指定的轴来对数组进行排序。

argsort()函数的语法如下：

numpy.argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None)

参数说明：

- a：要排序的数组。

- axis：可选参数，默认值为-1，表示沿着最后一个轴进行排序。

- kind：可选参数，默认值为'quicksort'，表示使用快速排序算法进行排序。

- order：可选参数，如果数组是结构化数组，则可以指定需要排序的字段。

接下来，我们来看一些使用argsort()函数进行多维数组排序的技巧和要点。

1. 对一维数组排序

对于一维数组，argsort()函数会返回排序后的索引值。我们可以根据这些索引值来重新排列原始数组。

import numpy as np

arr = np.array([3, 1, 2, 4, 5])
sorted_indices = np.argsort(arr)
sorted_arr = arr[sorted_indices]

print(sorted_arr)  # [1 2 3 4 5]

2. 对多维数组按指定轴进行排序

对于多维数组，我们可以使用axis参数来指定排序的轴。通过设置axis的值来进行不同轴的排序。

import numpy as np

arr = np.array([[3, 2, 5], [1, 4, 6]])
sorted_indices = np.argsort(arr, axis=1)
sorted_arr = np.take_along_axis(arr, sorted_indices, axis=1)

print(sorted_arr)
# [[2 3 5]
#  [1 4 6]]

在上述例子中，我们对二维数组按照第二个轴（即横轴）进行排序。排序后的数组为：

[[2 3 5]
 [1 4 6]]

其中， 行的元素经过排序变为[2, 3, 5]，第二行的元素经过排序变为[1, 4, 6]。

3. 对结构化数组排序

当数组是结构化数组时，可以使用order参数来指定要排序的字段。

import numpy as np

arr = np.array([(1, 'John'), (2, 'Bob'), (3, 'Alice')], dtype=[('id', int), ('name', 'U10')])
sorted_indices = np.argsort(arr, order='id')
sorted_arr = arr[sorted_indices]

print(sorted_arr)
# [(1, 'John') (2, 'Bob') (3, 'Alice')]

在上述例子中，我们对结构化数组按照'id'字段进行排序，结果是根据'id'字段从小到大对数组进行了排序。

总结：

argsort()函数是numpy中用来对数组进行排序的函数，它可以用于多维数组的排序。通过设置axis参数可以对指定轴进行排序，通过设置order参数可以对结构化数组的字段进行排序。使用argsort()函数时，我们可以根据返回的索引值来重新排列原始数组，得到排序后的数组。