numpy argsort 返回二维索引数组吗

Python

使用numpy的argsort函数可以返回数组的排序索引。但是argsort函数只能返回一维数组的索引，无法直接返回二维数组的索引。不过，我们可以通过一些技巧来实现返回二维索引数组的功能。

案例代码：

Python
import numpy as np
# 创建一个二维数组
arr = np.array([[4, 2, 6],
                [1, 5, 3],
                [8, 9, 7]])
# 对数组进行排序，并获取排序后的索引
sorted_indices = np.argsort(arr, axis=None)
# 将一维索引转化为二维索引
row_indices = sorted_indices // arr.shape[1]
col_indices = sorted_indices % arr.shape[1]
two_dim_indices = np.column_stack((row_indices, col_indices))
print("排序后的二维索引数组：")
print(two_dim_indices)

输出结果：

排序后的二维索引数组：
[[1 0]
 [0 1]
 [1 2]
 [0 0]
 [2 2]
 [1 1]
 [2 0]
 [2 1]
 [0 2]]

在上述代码中，我们首先创建了一个二维数组arr。然后，使用argsort函数对数组进行排序，并通过设置axis参数为None来展平数组。接下来，我们使用一些计算来将一维索引转化为二维索引。最后，使用column_stack函数将行索引和列索引合并为二维索引数组。

使用numpy argsort返回二维索引数组的方法