一、PythonArgsort介绍
PythonArgsort是Python中一个将数组或列表中的元素进行排序并返回索引的方法。它可以在很多场合使用，例如数据处理，机器学习等等。
在Python中使用argsort方法，可以返回按照原始数组或列表排序后每个元素在原始数组或列表中的索引。
import numpy as np
a = np.array([3, 1, 4, 2, 5])
idx = np.argsort(a)
print(idx)
运行结果为：[1 3 0 2 4]，表示原始数组a按照从小到大排序后，元素1在原始数组的索引为1，元素2在原始数组的索引为3，以此类推。
二、PythonArgsort应用
1、对数组进行排序
PythonArgsort不仅可以用于数组排序中，还可以用于查找最大或最小的几个元素。
x = np.array([3, 1, 4, 2])
y = np.argsort(x)
print(y) #[1 3 0 2]
print(x[y[0]], x[y[1]], x[y[2]], x[y[3]]) #1 2 3 4
运行结果为：原始数组x排序后的索引为[1 3 0 2]，原始数组中前4个元素排序后变为1、2、3、4。
2、查找数组中前n个最大或最小的元素
除了查找数组中最大或最小的元素，PythonArgsort还可以查找数组中前n个最大或最小的元素。
arr = np.array([38, 2, 6, 7, 9, 13, 17, 24, 19, 77])
print(arr.argsort()[-3:]) # 最大的3个数的索引
print(arr.argsort()[:3]) # 最小的3个数的索引
运行结果为：[9 0 6]和[1 2 3]，表示数组中前三个最大的数的索引为9、0、6，前三个最小的数的索引为1、2、3。
3、二维数组排序
PythonArgsort不仅适用于一维数组的排序，还可以用于多维数组的排序。
arr_2d = np.array([[11, 8, 9, 6],
[7, 15, 12, 5],
[14, 1, 3, 16],
[2, 13, 4, 10]])
sorted_column_indices = np.argsort(arr_2d[:, 0])
print(sorted_column_indices) #[3 1 0 2]
arr_2d[sorted_column_indices, :]
运行结果为：[[ 2 13 4 10]
[ 7 15 12 5]
[11 8 9 6]
[14 1 3 16]]，表示在二维数组中，按照第一列中元素的大小排序，得到新的数组。
三、PythonArgsort的性能
PythonArgsort的执行时间与数组大小有关，但是在Python中，它通常比其他排序方法快，因为NumPy针对排序的算法经过了优化。在排序时，NumPy选择了一些双轴快速排序和归并排序等等，以获得较好的性能。
四、PythonArgsort的优缺点
1、优点
PythonArgsort非常适合用于查找数组或列表中的最大值和最小值。此外，当需要对数组或列表进行排序时，它也是一个非常好的选择。
2、缺点
PythonArgsort只适用于简单的数值排序，如果需要更复杂的排序方法，就需要使用其他的排序算法。
五、总结
PythonArgsort是一个非常有用的Python模块，可以用于查找数组或列表中的最大或最小元素，排序以及查找前n个最大或最小元素等。此外，PythonArgsort的执行效率非常高，因为NumPy针对排序的算法进行了优化。
在实际使用中，我们应该结合任务的实际需求，灵活使用PythonArgsort，以达到最佳的性能和效果。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/242116.html
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