Numpy argsort奇怪的指数

Question

第一个输出是正确的。但不知怎的，argsort为第二个数组提供了错误的输出：

>>> np.argsort(np.array([ 0.62678927,  0.36816272,  0.31044763,  0.44873312,  0.3101446 ]))
array([4, 2, 1, 3, 0])

>>> np.argsort(np.array([ 0.36816272,  0.62678927,  0.13509969,  0.54590815,  0.13493432]))
array([4, 2, 0, 3, 1])

花了2个小时后，我确信这个问题要么太微不足道，要么太技术性。 我正在使用Anaconda虚拟环境并使用numpy 1.11.3和1.10.4进行测试

Answer 1

看起来你的印象是np.argsort(x)返回一个数组，np.argsort(x)[i]是x[i]按排序顺序排列的位置。这不是它的工作方式。

np.argsort(x)返回一个数组，使x[np.argsort(x)[i]]按排序顺序进入位置i。这会产生

的效果

x[np.argsort(x)]

相当于

np.sort(x)

这会产生与第一个数组所期望的行为相同的结果，但不会产生第二个数组的结果。