一、场景        遇到多个数组排序后存在相同元素的情况，如何让这些相同元素在排序结果中更加随机地分布，如何稳定排序，是一个不容易解决的问题， 二、numpy.argsort        在NumPy中，numpy.argsort函数用于返回输入数组中元素排序后的索引数组，而不是直接对元素进行排序，在不改变原数组的基础上，实现了灵活的数据排序与索引操作。与numpy.sort直

sort() 是可变对象的（字典、列表）方法，无参数、无返回值，因为它可以改变对象，因此无需返回值。sort()方法对于不可变对象（如元组、字符串）是不能调用的。 sorted() 是python的内置函数，并不是可变对象的特有方法。它需要接受一个对象（可以是列表、字典、元组、字符串），它不直接改变对象，而是返回一个排序的以列表为容器的返回值。 sorted(iterable,cmp=No

np.argsort():排序函数，将数组按从小到大或从大到小排列，返回数组的索引； [注]: 在Numpy库的解释： 轴用来为超过一维的数组定义的属性，二维数据拥有两个轴：第0轴沿着行的垂直往下，第1轴沿着列的方向水平延伸。

distances = sqDistances**0.5 #到这实现了输入向量与样本向量求距离，每行存储着距离#print(distances)[ 1.48660687 1.41421356 0. 0.1 ]sortedDistIndicies = distances.argsort()print(sortedDistIndicies) [2 3 1 0

对于一个无序列表 lst = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2] 使用numpy的argsort函数进行升序排序，得到排序后的索引 sorted_indices = np.argsort(lst)# 排序后的列表 [1, 1, 2, 3, 4, 5, 9]# 返回：array([1, 3, 6, 0, 2, 4, 5])# 分别对应：# 原列表中的第0个元素3，对应在排序后

对于一个无序列表 lst = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2] 使用numpy的argsort函数进行升序排序，得到排序后的索引 sorted_indices = np.argsort(lst)# 排序后的列表 [1, 1, 2, 3, 4, 5, 9]# 返回：array([1, 3, 6, 0, 2, 4, 5])# 分别对应：# 原列表中的第0个元素3，对应在排序后

文章目录 1.官方解释2. 举例说明 1.官方解释 torch.argsort 解释 Returns the indices that sort a tensor along a given dimension in ascending order by value. 返回沿着给定维数按值升序对张量排序的索引。重点 是按照值的顺序排列 2. 举例说明 a = torch.r

该函数将会返回数组排序后的对应索引（从小到大）。 我们直接看具体例子： import numpy as npx = np.array([3,1,2,5,3])print(np.argsort(x))x2 = np.array([[0,1,3], [3,2,5]])print(np.argsort(x2)) # 默认是左右比较print((np.argsort(x2, axis=0))) # 上