numpy中np.sort返回索引的具体使用

一、np.sort函数返回索引的基本语法

numpy中的np.sort函数可以将数组按照从小到大的顺序进行排序，并且可以通过指定axis参数指定排序的维度，如果指定axis=None，则会将整个数组展平后排序。这里我们主要讨论np.sort函数的返回值，也就是返回的排序后元素的原下标，返回的类型是ndarray，数据类型是int。

import numpy as np
a = np.array([3, 1, 2])
print(np.sort(a))           # 输出 [1, 2, 3]
print(np.argsort(a))        # 输出 [1, 2, 0]
print(a[np.argsort(a)])    # 输出 [1, 2, 3]

在上面的例子中，我们定义了一个一维数组a = [3, 1, 2]。通过np.sort函数对a进行排序，输出的结果是[1, 2, 3]。通过调用np.argsort函数，我们可以得到排序后的每个元素对应的原下标，即[1, 2, 0]。这个数组的意义是第一个元素1在原数组中的下标是1，第二个元素2在原数组中的下标是2，第三个元素3在原数组中的下标是0。接着我们通过数组下标操作，可以得到排好序的数组a。

二、np.sort函数返回索引的特殊用法

在有些情况下，我们需要按照某个方向的顺序对多维数组进行排序，比如对一个2维数组按照每行的最大值排序。这时候我们可以通过指定axis参数来控制排序维度。但是np.sort函数返回的是经过展平后的下标数组，我们需要重新构造原数组。

import numpy as np
a = np.array([[3, 1], [2, 0]])
print(np.argsort(a, axis=1))    # 输出 [[1, 0], [1, 0]]
print(np.unravel_index(np.argsort(a, axis=None), a.shape))    # 输出 (array([1, 0, 0, 1]), array([0, 1, 0, 1]))
print(a[np.unravel_index(np.argsort(a, axis=None), a.shape)])    # 输出 [0, 1, 2, 3]
# 对每行进行排序
print(a[np.arange(a.shape[0])[:, None], np.argsort(a, axis=1)])
# 输出 [[1 3]
#      [0 2]]

在上面的例子中，我们定义了一个2维数组a = [[3, 1], [2, 0]]。通过np.argsort函数指定axis=1，表示按照行的方向进行排序，输出的结果是[[1, 0], [1, 0]]。我们需要使用np.unravel_index函数把一维的下标数组转化成原数组的下标形式，即输出(重复两遍是因为a是2维的)：(array([1, 0, 0, 1]), array([0, 1, 0, 1]))。接着我们通过数组下标操作，可以得到排好序的数组a，输出[0, 1, 2, 3]。这个数组的意义是原数组的第二行第一个元素，在排好序后的数组中的位置是0，以此类推。

最后我们可以使用切片和numpy的广播技巧，对每一行进行排序，输出的结果是[[1, 3], [0, 2]]，也就是每一行排好序的新数组。

三、避免在函数参数中使用np.sort函数返回索引

在使用np.sort函数返回索引时，有时候我们会在一些函数中作为参数传递，很容易出现错误和难以调试。这个时候我们可以使用np.take_along_axis函数来代替这个过程。

import numpy as np
a = np.array([[3, 1], [2, 0]])
print(np.sort(a, axis=1))      # 经过排序后的数组
print(np.take_along_axis(a, np.argsort(a, axis=1), axis=1))    # 与上面相同的结果

在上面的例子中，我们有一个2维数组a = [[3, 1], [2, 0]]，通过np.argsort函数指定axis=1，表示按照行的方向进行排序。我们先输出经过排序后的数组。接下来我们使用np.take_along_axis函数，第一个参数是原数组a，第二个参数是经过排序后的下标数组。这个函数会返回按照排序后的下标数组重新构造的数组。

四、总结

本文主要介绍了使用numpy中np.sort函数返回索引的详细解释和使用方法，包括基本语法、特殊用法以及避免在函数参数中使用np.sort函数返回索引。使用np.sort函数返回的下标数组在多维数组排序时特别有用，需要特别注意在使用过程中的问题和陷阱。

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