一、排序算法
排序算法是计算机科学中的基本问题之一，其目的是将无序的数据序列按照特定的规则进行排序。numpy中的np.argsort()方法返回一个数组的升序排列的下标，即按照元素大小返回对应的下标值，而不是元素的值本身。
numpy中实现排序主要有两种算法：快速排序和归并排序。其中快速排序运用递归的思想，将大数组分割成小数组，通过不断划分子数组来实现排序。归并排序则是将数据分成两个部分，分别排序再使用归并算法合并。
import numpy as np
arr = np.array([3, 7, 1, 4, 2])
idxs = np.argsort(arr)
print(idxs) # [2 4 0 3 1]
二、返回不同的数据类型
np.argsort()返回排序数组的下标值，可以通过传入不同的参数，实现返回不同的数据类型:
- axis : 沿着行或列进行排序。默认为-1，表示沿着最后一个轴。
- kind : 指定排序算法，支持5种算法选择。{'quicksort', 'mergesort', 'heapsort', 'stable'}
- order : 当数组为结构类型时，可以指定用于排序的字段。默认为None。
arr = np.array([[3, 2], [5, 0]])
idx1 = np.argsort(arr, axis=0)
idx2 = np.argsort(arr, axis=1)
print(idx1) # [[0 1][1 0]]
print(idx2) # [[1 0][1 0]]
三、多字段排序
有时候需要按照多个字段进行排序，比如按照年龄和身高进行排序。这时候可以使用numpy结构体的方式进行处理，然后再对结果按照特定的顺序排序。如下所示：
dtype = [("name", "S10"), ("age", int), ("height", float)]
values = [("Tom", 25, 172.2), ("Jerry", 32, 165.3), ("Lucy", 33, 158.1)]
arr = np.array(values, dtype=dtype)
idx = np.argsort(arr, order=("age", "height"))
print(idx)
四、稳定排序
numpy中的排序算法都是稳定的，即相同元素的相对位置在排序前后不变，这在实际应用中非常重要。比如需要对一组大小相同但却具有不同意义的数据进行排序，如果排序算法不稳定，则可能会打乱其原有的相对位置。
在实际场景中，稳定排序的一个典型应用场景就是在截取数据时，需要保证顺序的连续性，如前K大问题，其中顺序也是非常重要的。
五、总结
numpy中的np.argsort()功能强大且灵活，可用于数组排序以及一些高级排序应用场景。
它支持多种排序算法，返回不同的数据类型，同时还可以用于多字段排序，且保证排序结果的稳定性。
