Python中numpy.argsort()函数用法详解与索引提取技巧

在利用Python对训练好的caffemodel进行大量图片的批处理分类时，笔者在学习过程中遇到了argsort函数。为了明确其功能，查阅了相关资料并在Python环境中进行了实测，基本掌握了其应用方式。为避免日后遗忘，特此记录以加深理解。（注：笔者为Python初学者，理解可能较为浅显）

1. 首先定义一个数组数据

import numpy as np
x=np.array([1,4,3,-1,6,9])

2. 接下来观察argsort()函数的具体功能表现：

x.argsort()

设定输出变量y=array([3,0,2,1,4,5])。

分析可知，argsort()函数的作用是将原数组x中的元素按从小到大顺序排列，并提取这些元素在原数组中的索引（index），最终输出到y中。例如：x[3]的值为-1，是最小值，因此y[0]=3；x[5]的值为9，是最大值，因此y[5]=5。

上述原理较为直观，不熟悉的朋友可以进入Python环境自行验证。

3. 在实际程序中遇到了类似np.argsort()[num]的写法，起初难以理解，遂在Python环境中进行单独测试：

注：此处num的绝对值需小于或等于x中元素的个数。

当num>=0时，np.argsort()[num]就可以理解为y[num];

当num<0时，np.argsort()[num]就是把数组y的元素反向输出，例如np.argsort()[-1]即输出x中最大值对应的index，np.argsort()[-2]即输出x中第二大值对应的index，依此类推。

直观的实验结果如下，基于上述示例进行验证：

这是当num为负值时的输出结果。

这是num>=0时的输出结果。

总结：通过上述阐述，应对argsort()的用法有了初步了解。由于未查阅官方文档，理解可能存在不足，恳请指正。也希望大家多多支持本站。