一、概述
np.argsort是numpy模块中的一个函数，可返回一维数组中元素排序后的下标。该函数返回的是排序后各元素相对于原数组的下标值，并且数组元素值不变。
二、基本语法
np.argsort有三个参数：
numpy.argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None)
a表示需要排序的数组，axis表示排序的方向（默认-1，即从最后一个维度开始排序），kind表示使用的排序算法（默认是快速排序），order表示按照某一列排序（用于结构体做比较）。
举个例子：
import numpy as np
a = np.array([3, 1, 4, 2])
idx = np.argsort(a)
print(idx)
输出结果为：array([1, 3, 0, 2], dtype=int64)
说明原数组中第1个元素（1）排在第一个，第3个元素（2）排在第二个，第0个元素（3）排在第三个，第2个元素（4）排在第四个。
三、多个数组排序
可以使用argsort对多个数组排序，只需将多个数组组合成一个元组，然后将这个元组作为一个参数传给argsort即可：
import numpy as np
x = np.array([3, 1, 4, 2])
y = np.array([5, 7, 6, 8])
idx = np.argsort((x, y))
print(idx)
输出结果为：array([1, 3, 0, 2], dtype=int64)
说明两个数组按照x的排序顺序排序，这是它们的联合排序顺序。
四、逆序排序
默认情况下，np.argsort函数执行的是升序排序。如果想按降序排序，在调用np.argsort函数时，可将需要排序的数组加上一个负号，并指定axis参数（不能是None）。
import numpy as np
a = np.array([3, 1, 4, 2])
idx = np.argsort(-a, axis=0)
print(idx)
输出结果为：array([2, 0, 3, 1], dtype=int64)
说明原数组中第2个元素（4）排在第一个，第0个元素（3）排在第二个，第3个元素（2）排在第三个，第1个元素（1）排在第四个。
五、实战应用：排序并获取对应原下标
有时候需要将原数组的下标和按下标排序后的结果一起输出。这时仍然可以使用np.argsort函数，然后对结果应用相应的矩阵计算即可。
import numpy as np
a = np.array([3, 1, 4, 2])
idx = np.argsort(a)
print(idx)
print(idx.argsort())
print(np.arange(len(idx)))
sort_idx = np.argsort(idx)
print(sort_idx)
print(sort_idx.argsort())
输出结果为：
[1 3 0 2]
[2 0 3 1]
[0 1 2 3]
[1 3 0 2]
[2 0 3 1]
从输出结果可以看出，idx.argsort()等同于np.arange(len(idx))，这是因为argsort返回的是排序后原下标的顺序，这样再应用一次argsort就可以得到原下标了，即sort_idx=argsort(argsort(idx))，然后再对sort_idx排序就可以得到最终结果。
六、总结
在numpy中，np.argsort是非常常用的排序函数，掌握该函数的使用方法和注意事项对于numpy编程非常重要。尤其是在需要对多个数组进行排序、降序排序、重组原数组的下标等操作时，np.argsort起到了非常重要的作用。
